序列标注问题

序列标注（Sequence Tagging）是NLP中最基础的任务(输入序列和输出序列长度相等)，应用十分广泛，如分词、词性标注（POS tagging）、命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）、关键词抽取、语义角色标注（Semantic Role Labeling）、槽位抽取（Slot Filling）等实质上都属于序列标注的范畴。

序列标注问题可以认为是分类问题的一个推广，或者是更复杂的结构预测（structure prediction）问题的简单形式。

序列标注问题的输入是一个观测序列，输出是一个标记序列或状态序列。问题的目标在于学习一个模型，使它能够对观测序列给出标记序列作为预测。

 

序列标注的前提是构建一个标签集合，通过标签集合给每个字进行标签预测。

在深度学习火起来之前，常见的序列标注问题的解决方案都是借助于HMM模型，最大熵模型，CRF模型。尤其是CRF，是解决序列标注问题的主流方法。随着深度学习的发展，RNN在序列标注问题中取得了巨大的成果。

所谓“序列标注”，就是说对于一个一维线性输入序列：

其本质上是对线性序列中每个元素根据上下文内容进行分类的问题。一般情况下，对于NLP任务来说，线性序列就是输入的文本，往往可以把一个汉字看做线性序列的一个元素，而不同任务其标签集合代表的含义可能不太相同，但是相同的问题都是：如何根据汉字的上下文给汉字打上一个合适的标签（无论是分词，还是词性标注，或者是命名实体识别）

 

 序列标注问题之中文分词

 

序列标注之命名实体识别（NER）

命名实体识别问题中的序列标注，命名实体识别任务是识别句子中出现的实体，通常识别人名、地名、机构名这三类实体。

假设输入中文句子：

 

　　传统解决序列标注问题的方法包括HMM/MaxEnt/CRF等，很明显RNN很快会取代CRF的主流地位，成为解决序列标注问题的标准解决方案，那么如果使用RNN来解决各种NLP基础及应用问题，我们又该如何处理呢，下面我们就归纳一下使用RNN解决序列标注问题的一般优化思路。

　　对于分词、词性标注（POS）、命名实体识别（NER）这种前后依赖不会太远的问题，可以用RNN或者BiRNN处理就可以了。而对于具有长依赖的问题，可以使用LSTM、RLSTM、GRU等来处理。关于GRU和LSTM两者的性能差不多，不过对于样本数量较少时，有限考虑使用GRU（模型结构较LSTM更简单）。此外神经网络在训练的过程中容易过拟合，可以在训练过程中加入Dropout或者L1/L2正则来避免过拟合。