Distantly Supervised Named Entity Recognition via Confidence-Based Multi-Class Positive and Unlabeled Learning

前言

面向远程监督数据集中，噪声问题；
面向在给定正例数据集和无标注数据集条件下，数据集label策略。
（一般是在实体词典的基础上，做回标，会造成数据质量较低）

在解决distant_NER，一项工作侧重于设计深度学习架构，以应对具有高误报率的训练数据，以部分减轻有缺陷的远程注释的影响（Shang 等人，2018 年；Liang 等人，2020 年）。另一项工作应用部分条件随机场 (CRF) 为未标记样本分配所有可能的标签并最大化整体概率

PUlearning：二元正和未标记（PU）学习应用于 DS-NER 任务（Peng 等人，2019）。 PU 学习仅使用有限的标记正数据和未标记数据进行分类，因此自然适用于处理远程监督，其中外部知识通常对正样本的覆盖范围有限。在实际应用时，一般会将n个type的实体识别问题，建模为n个二分类任务。
PU learning的基本假设是：未标注数据的分布和整体数据的分布相同。

论文核心

首先，计算每个token被估计为实体的置信度分值。
之后，提出了Conf-MPU风险估计，被用来训练一个多类别分类网络。

1. 对于distant labeled training data，我们首先进行token级别的二进制分类来估计token作为实体token的置信度分数（[0, 1]中的概率值）
2. 然后，我们使用神经网络模型和提出的 Conf-MPU 风险估计器执行 NER 分类，该模型结合了从风险估计的第一步获得的置信度分数。

论文建模

涉及到一些数据公式的推导，概率论部分的数学公式。

conf计算 二分类问题，0表示positive class，1表示negative class。目标是建立决策函数，减少决策的错误。

这一块，作者给出了比较详细的公式推导

标准的二分类监督

是从标准的二分类监督学习中，出发的，
定义的决策函数是：
前半部分是正例的loss，后半部分是neg的loss和，π是比率，每部分占的先验概率。

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在binary PU learning中

然后，经过推导，得到的最终公式：

多出的两部分是，是作者考虑到，未标记数据的分布 pU(x) 可能与整体分布 p(x) 不同，这就与最初的PU的假设相违背。在这种情况下，未标记的数据将具有更接近真实负数据分布 pN(x) 的分布，而不是整体分布 p(x)。
因此，将Pu部分的概率分布，分为了正负数据分开考虑的。

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最终的risk estimator,可以表示为（分为pos和neg两部分）：

模型的使用

损失函数是：
label是y

总结

作者补充了一些提高训练性能的方法，比如，例如基于模型预测迭代丰富字典（Peng et al., 2019），或迭代训练师生框架（梁等人，2020）。
在实验中，作者发现，随着实体字典越发丰富，整个模型的准确率和recall是呈现下降的趋势的。给出的解释是，认为，当字典呈现高收敛的时候，PU中的分布假设，即未标注部分的数据服从整体数据分布，并不成立，而是更趋近于negative data部分的数据分布。

这篇的文章的实用性，我觉得是可以的。
需要再次翻阅。