面向中文命名实体识别任务的数据增强

在低资源自然语言处理(NLP)任务中,现有的数据不足以训练一个理想的深度学习模型,文本数据增强是提高此类任务训练效果的有效方法。针对中文命名实体识别任务,提出一组基于实例替换的数据增强方法。将训练样本中的命名实体替换为另一个同类实体而保持标签不变,具体算法包括:1)实体之间交叉互换;2)实体内部同义替换;3)中文人名自动生成。分别在PeopleDailyNER和CLUENER2020数据集上应用上述方法,并对BERT+CRF模型进行增强训练。实验结果表明,仅添加与原始数据等量的增强数据,在小样本条件下能使模型F1值在2个数据集上分别提升约10%和7%,随着样本数据的增加,训练效果仍有明显提升。