DeepKE项目中化学式实体识别的BIO标注策略优化实践

在自然语言处理领域，实体识别任务中化学式这类特殊实体的标注策略往往直接影响模型效果。本文通过一个典型场景，探讨了中英文混合化学式在BIO标注体系下的最佳实践方案。

问题背景

在采用W2NER模型进行化学领域实体识别时，开发者发现对于SiO₂、K₂O等化学式实体存在一个矛盾现象：虽然验证集的F1值达到0.96，但实际预测时却无法有效识别这类实体。初步分析表明，这可能与标注方式或样本数量有关。

两种标注方案对比

方案一：整体标注

将整个化学式作为单一实体标注：

SiO₂ B-ELE

方案二：逐字符标注

对化学式中的每个字符单独标注：

S B-ELE
i I-ELE
O I-ELE
₂ I-ELE

关键发现

1. 分词影响：化学式中英文字符混合时，预训练模型的tokenizer可能将其拆分为字母级别，导致整体标注方案的实际输入与训练标注不匹配

2. 泛化能力：实验证明逐字符标注显著提升了模型对化学式的识别能力，这可能是由于：

   • 更符合底层tokenizer的分词特性
   • 增强了模型对化学式内部结构的理解
   • 提高了标注与模型输入的对应一致性

3. 数据统计：需要检查训练数据中化学式被tokenizer处理后的实际分词情况，这直接影响应该采用哪种标注策略

实践建议

对于包含特殊符号、中英文混合的实体标注，建议采取以下步骤：

1. 分词分析：使用目标模型的tokenizer对训练数据进行预处理分析
2. 标注测试：对典型样本进行不同标注方案的对比实验
3. 效果验证：不仅要看验证指标，更要关注实际预测效果
4. 混合策略：对于确定不会被分词的化学式保持整体标注，易分词的采用逐字符标注

延伸思考

这种现象揭示了NLP中一个普遍性问题：标注策略需要与模型底层的文本处理方式保持一致。特别是在处理专业领域文本时，常规的标注方案可能需要针对领域特性进行调整。未来在处理类似场景时，建议将tokenizer的分析作为标注方案设计的重要参考依据。