命名实体识别实践与探索
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最近在做命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的工作，也就是序列标注（Sequence Tagging），老 NLP task 了，虽然之前也做过但是想细致地捋一下，看一下自从有了 LSTM+CRF 之后，NER 在做些什么，顺便记录一下最近的工作，中间有些经验和想法，有什么就记点什么
还是先放结论
命名实体识别虽然是一个历史悠久的老任务了，但是自从2015年有人使用了BI-LSTM-CRF模型之后，这个模型和这个任务简直是郎才女貌，天造地设，轮不到任何妖怪来反对。直到后来出现了BERT。在这里放两个问题：
- 2015-2019年，BERT出现之前4年的时间，命名实体识别就只有 BI-LSTM-CRF 了吗？
- 2019年BERT出现之后，命名实体识别就只有 BERT-CRF（或者 BERT-LSTM-CRF）了吗？
经过我不完善也不成熟的调研之后，好像的确是的，一个能打的都没有
既然模型打不动了，然后我找了找 ACL2020 做NER的论文，看看现在的NER还在做哪些事情，主要分几个方面
- 多特征：实体识别不是一个特别复杂的任务，不需要太深入的模型，那么就是加特征，特征越多效果越好，所以字特征、词特征、词性特征、句法特征、KG表征等等的就一个个加吧，甚至有些中文NER任务里还加入了拼音特征、笔画特征。。？心有多大，特征就有多多
- 多任务：很多时候做NER的目的并不仅是为了NER，而是一个大任务下的子任务，比如信息抽取、问答系统等等的，如果要做一个端到端的模型，那么就需要根据自己的需求和场景，做成一个多任务模型，把NER作为其中一个子任务；另外，单独的NER本身也可以做成多任务，比如一个用来识别实体，一个用来判断实体类型
- 时令大杂烩：把当下比较流行的深度学习话题或方法跟NER结合一下，比如结合强化学习的NER、结合 few-shot learning 的NER、结合多模态信息的NER、结合跨语种学习的NER等等的，具体就不提了
所以沿着上述思路，就在一个中文NER任务上做一些实践，写一些模型。都列在下面了，首先是 LSTM-CRF 和 BERT-CRF，然后 Cascade 开头的是几个多任务模型（因为实体类型比较多，把NER拆成两个任务，一个用来识别实体，另一个用来判断实体类型），后面的几个模型里，WLF 指的是 Word Level Feature（即在原本字级别的序列标注任务上加入词级别的表征），WOL 指的是 Weight of Loss（即在loss函数方面通过设置权重来权衡Precision与Recall，以达到提高F1的目的）
