NLP 序列标注任务核心梳理

用 bert 生成句向量
用 lstm 或 bert 承接 bert 的输出，保证模型可以学习到内容的连续性。此时 lstm 输入形状为：
pooled_output.unsqueeze(0)
(1, num_sentence, vector_size)

pip install torch-crf
from torchcrf import CRF

限制实体的类别到类别之间的转移关系
- 模型的输出即发射矩阵
  模型可以是 bert、GRU、LSTM 等等。
- 当模型足够好时，使用 crf 前后结果可能不大（几个百分点的提升）
  如果使用 crf 后效果不明显，则不应该使用 crf
  使用 crf 会多出大量的计算，如转移矩阵、篱笆墙解码的处理
CRF 核心逻辑
- 开始转移矩阵
  开始到每个可能标签的转移概率
  label_num
- 结束转移矩阵
  每个可能标签到结束的转移概率
  label_num
- 状态转移矩阵
  任意两个相邻标签间的转移概率
  label_num * label_num
- 篱笆墙解码
  - 假设每组节点平均数量为 D，B 为 beamSize
  - beam search
    - 保存n 条最高概率的路径
      仅保存一条时，称为贪婪解法
    - 仅计算高概率路径的转移概率
    - 时间复杂度 n * D * B
      B=D 时
      beam search = 维特比解码
    - 维特比解码
      - 保留从上一层全部节点，到当前层每个节点中，最高概率的一条路径
      - 时间复杂度 n * D^2
    - 暴力求解
      时间复杂度 D^n
    - 除了暴力求解，都有可能错过最优解
  - 发射矩阵
    seq_len * label_num
实体标签重叠问题
- 忽略较短的实体
- 使用 moe 思路，分别用对应类型的 label，构建和输出 fc 和 loss，最后把所有 loss 求和
- 用生成式模型处理

有时，可以用规则进行实体识别
正则表达式

re.search(pattern, string)
re.match(pattern, string)
re.findall(pattern, string)
re.sub(pattern, string)
re.split(pattern, string)

规则

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