中文命名实体识别 (NER) 算法按照输入的类型，可以大致分为 Character-based (字符) 和 Word-based (单词) 两种。这两种方法都存在一些缺陷，Character-based 不能利用词汇和词汇序列信息；Word-based 需要分词，分词的错误会对 NER 结果产生较大影响。因此新加坡的研究者在 2018 年提出了一种 Lattice LSTM 的算法，可以利用词汇信息，也可以避免分词错误对模型的影响。

1.前言

如上图所示，中文命名实体识别 NER 主要有 Character-based (基于字符) 方法和 Word-based (基于单词) 方法：基于单词的方法首先会利用分词模型对句子分词，然后把分好的单词序列传递到 NER 模型中预测实体。基于字符的方法不对句子分词，每一个 token 就是一个汉字，直接将 token 序列传递到 NER 模型预测实体。但是这两种方法都存在一些问题：

• 基于字符的方法不能利用词汇和词汇序列的信息，而这些信息对于实体识别通常很重要。
• 基于单词的方法需要经过分词模型和 NER 模型，分词中产生的错误会传递到 NER 模型中。这种分词边界的错误会导致 NER 模型出错，这种情况在开放领域的 NER 任务中尤其严重。

基于上面的原因，新加坡的研究人员于 2018 年提出了 Lattice LSTM 模型，论文《Chinese NER Using Lattice LSTM》。Lattice LSTM 会利用词典匹配句子中的单词，然后构造出字符和单词的网格 (Lattice)。Lattice LSTM 的神经元会同时接收字符和单词的信息，自动选择合适的字符或单词，实现消除歧义的功能，如下图所示。

2.Lattice LSTM

上图展示了 Lattice LSTM 的结构，可以看成是 Char-LSTM 的扩展版。Lattice LSTM 在 Char-LSTM 的基础上增加了 word-base cell 和额外的门结构，用于控制和选择信息流。

Lattice LSTM 用到的一些数学符号如下图所示：

我们首先看一下传统 Char-LSTM 的计算公式，对于 LSTM 不熟悉的童鞋可以参考之前的文章《循环神经网络 RNN、LSTM、GRU》。Char-LSTM 输出主要包括 cell state c 和 hidden state h，计算公式如下：

上面是 Char-LSTM 的计算公式，Lattice LSTM 在这基础上增加了 word-base cell，用于计算单词子序列的 cell state c。下面的图展示了 word-base cell 的结构：

Word-base cell 计算公式如下，生成一个包含单词信息的 cell state：

在上式中，word-base cell 是不包括输出门向量的，因为 Lattice LSTM 只在 Char-LSTM 上输出。得到 word-base 的 cell state 后，Lattice 需要融合到 Char-LSTM 的 cell state 上，这一过程需要增加一个输入门向量，并且要对输入门向量进行归一化，如下所示：

最终 Lattice LSTM 得到第 j 个字符的 cell state 如下：

Lattice LSTM 的 hidden state h 计算公式和 Char-LSTM 是一样的，最终把 h 传递到 CRF 层即可进行命名实体识别。

3.总结

Lattice LSTM 优点：

• 可以同时利用中文字符和单词的信息，通过增加 word-base cell 和控制门，对字符和单词的信息进行选择，消除歧义。

Lattice LSTM 缺点:

• 因为字符之间增加单词节点的个数是不同的，因此 Lattice LSTM 不支持 batch 训练。
• 如果句子中匹配的单词过多，会导致 Lattice LSTM 效果变差 (可能会退化成为基于单词的 LSTM)，受到分词错误的影响。

4.参考文献

Chinese NER Using Lattice LSTM