Negative Sampling for nested NER

运行

• 训练： bash run_train.sh
• 预测：预测暂时封装为http接口，请根据需要自己修改

项目说明

本项目为原项目地址的改进版本：

1. 修改解码方案，将片段分类+负采样方案用于嵌套实体识别。此处为详细介绍。
2. 优化显存占用，原项目直接使用指针标注网络，空间复杂度为$O(L^3)$，对文本长度限制很不友好。 本项目将片段分类修改为分堆并行，空间复杂度仅由Encoder决定。
3. 片段分类增加相对位置编码。原方案的片段分类仅有BERT嵌入层的绝对位置编码，本项目通过加入相对位置编码，提升实体识别的准确率。

原项目Citation

@inproceedings{li2021empirical,
    title={Empirical Analysis of Unlabeled Entity Problem in Named Entity Recognition},
    author={Yangming Li and lemao liu and Shuming Shi},
    booktitle={International Conference on Learning Representations},
    year={2021},
    url={https://openreview.net/forum?id=5jRVa89sZk}
}