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    一種基于自然語言處理的環(huán)境科學(xué)命名實(shí)體識(shí)別方法

    2017-11-07 17:51:30張永富李志宏李軍軍程樹東
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2017年21期
    關(guān)鍵詞:信息提取自然語言處理環(huán)境影響評(píng)價(jià)

    張永富+李志宏+李軍軍+程樹東

    摘 要:提出一種基于自然語言處理模型的環(huán)境科學(xué)命名實(shí)體識(shí)別方法,該方法以自然語言處理模型為核心,在通用分詞庫的基礎(chǔ)上加入環(huán)保專業(yè)分詞庫和外部特征識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)了從環(huán)評(píng)文件中自動(dòng)提取準(zhǔn)確的環(huán)境科學(xué)命名實(shí)體信息;同時(shí)采用MCTS蒙特卡洛樹構(gòu)建搜索引擎,提高了命名實(shí)體識(shí)別過程的搜索效率。

    關(guān)鍵詞:自然語言處理 命名實(shí)體識(shí)別 信息提取 環(huán)境影響評(píng)價(jià)

    中圖分類號(hào):TP312 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2017)07(c)-0120-02

    目前,在環(huán)保行業(yè)中,環(huán)境影響評(píng)價(jià)文件的數(shù)量日趨龐大,資料集成度越來越高,隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的發(fā)展,信息化管理技術(shù)已在各層次各系統(tǒng)廣泛應(yīng)用[1]。

    然而,環(huán)評(píng)項(xiàng)目的資料中包含多項(xiàng)指標(biāo)(如總投資、建設(shè)性質(zhì)、行業(yè)等),也無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提取和統(tǒng)計(jì)匯總,環(huán)評(píng)項(xiàng)目的各種數(shù)據(jù)信息無法實(shí)現(xiàn)電子化,不能得到及時(shí)有效的利用。環(huán)境統(tǒng)計(jì)工作量大、耗時(shí)長,單純地依靠人工完成,準(zhǔn)確性難以保證。為減輕環(huán)評(píng)工作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度,提高工作效率,實(shí)施電子文件歸檔和管理制度,設(shè)計(jì)了一種基于自然語言處理的環(huán)境科學(xué)命名實(shí)體識(shí)別方法,實(shí)現(xiàn)環(huán)評(píng)信息的智能抽取。

    1 理論基礎(chǔ)

    1.1 環(huán)境影響評(píng)價(jià)

    環(huán)境影響評(píng)價(jià)是指對(duì)規(guī)劃和建設(shè)項(xiàng)目實(shí)施后可能造成的環(huán)境影響進(jìn)行分析、預(yù)測和評(píng)估,提出預(yù)防或者減輕不良環(huán)境影響的對(duì)策與措施,進(jìn)行跟蹤監(jiān)測的方法與制度[2]。環(huán)境影響評(píng)價(jià)可以為開發(fā)建設(shè)活動(dòng)的決策提供科學(xué)依據(jù),為經(jīng)濟(jì)建設(shè)的合理布局提供科學(xué)依據(jù),為確定某一地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向和規(guī)模、制定區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃及相應(yīng)環(huán)保規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù),為制定環(huán)境保護(hù)對(duì)策和進(jìn)行科學(xué)的環(huán)境管理提供依據(jù),促進(jìn)相關(guān)環(huán)境科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。

    1.2 自然語言處理

    自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)就是利用計(jì)算機(jī)為工具對(duì)人類特有的書面形式和口頭形式的自然語言的信息進(jìn)行各種類型處理和加工的技術(shù)[3]。自然語言處理又稱自然語言理解(Natural Language Understanding,NLU),是人工智能研究的重要內(nèi)容之一,可以定義為研究在人與人交際中以及人與計(jì)算機(jī)交際中的語言問題的一門學(xué)科。

    1.3 命名實(shí)體識(shí)別

    命名實(shí)體(NE)是指人們感興趣的特定的專有名詞(如組織機(jī)構(gòu)名)和特定的數(shù)量詞(時(shí)間和數(shù)字)。命名實(shí)體識(shí)別的任務(wù)被定義為識(shí)別出文本中出現(xiàn)的專有名稱和有意義的數(shù)量短語并加以歸類。中文NE的識(shí)別研究開始較晚,同英文實(shí)體識(shí)別相比,漢語NE的識(shí)別更難。漢語文本沒有類似英文文本中空格之類的顯示標(biāo)示詞邊界的標(biāo)識(shí)符,分詞和命名實(shí)體相互影響,缺乏明顯的特征標(biāo)志;組織復(fù)雜,長短不一,沒有規(guī)律;縮略短語很多;實(shí)體名相互嵌套;缺少大規(guī)模語料庫。

    1.4 條件隨機(jī)場模型

    條件隨機(jī)場模型CRF由Lafferty等人于2001年提出,又稱為馬爾可夫隨機(jī)域,是一種用于標(biāo)注和切分有序數(shù)據(jù)的條件概率模型。從形式上來說CRF可以看作是一種無向圖模型[4],考察給定輸入序列的標(biāo)注序列的條件概率。

    2 基于NLP的環(huán)評(píng)信息提取方法

    2.1 基本原理

    如圖1所示,以自然語言處理引擎為核心,采用文檔處理器對(duì)環(huán)評(píng)文件進(jìn)行預(yù)處理,運(yùn)用蒙特卡洛樹搜索算法,結(jié)合外部特征識(shí)別器和環(huán)評(píng)專業(yè)分詞庫,從環(huán)評(píng)文件中提取目標(biāo)信息。

    2.2 關(guān)鍵算法

    2.2.1 MCTS蒙特卡洛樹

    通過各個(gè)代表行業(yè)的環(huán)評(píng)報(bào)告書樣本,建立MCTS蒙特卡洛樹,通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的挖掘,建立智能處理模型。當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的被訪問次數(shù)超過了一定的門限值,則在蒙特卡羅樹上進(jìn)一步展開下一級(jí)別的搜索。

    最佳權(quán)重選擇算法:

    其中,R為正則表達(dá)式匹配,t為要匹配的文本R(t)表示,正則表達(dá)式匹配后的值,s為要匹配的值,函數(shù)d為編輯距離。這樣通過度量性能,枚舉所有的可能性并選取最大/小值,獲取最佳權(quán)重。

    2.2.2 環(huán)評(píng)專業(yè)分詞庫

    創(chuàng)建外部特征識(shí)別器,引入外部特征,包括:組織機(jī)構(gòu)字典、污染物單位名稱字典、污染物數(shù)值范圍(濃度、排放量等)字典、環(huán)評(píng)專業(yè)名詞字典(分詞中應(yīng)用)和全國行政編制(省市區(qū)縣村)字典等。

    3 應(yīng)用結(jié)果分析

    3.1 采用MCTS蒙特卡洛樹

    采用采用MCTS蒙特卡洛樹算法之后,通過蒙卡章節(jié)訓(xùn)練,搜索時(shí)間明顯加快,如表1所示。

    3.2 加入環(huán)評(píng)專業(yè)分詞庫

    加入環(huán)評(píng)專業(yè)分詞庫后,搜索的準(zhǔn)確率得到提升,搜索時(shí)間縮短,如表2所示。

    4 結(jié)語

    本文提出了一種基于自然語言處理模型的環(huán)境科學(xué)命名實(shí)體識(shí)別方法,該方法以自然語言處理模型為核心,在通用分詞庫的基礎(chǔ)上加入環(huán)保專業(yè)分詞庫和外部征識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)了從環(huán)評(píng)文件中自動(dòng)提取準(zhǔn)確的環(huán)境科學(xué)命名實(shí)體信息;同時(shí)采用MCTS蒙特卡洛樹構(gòu)建搜索引擎,提高了命名實(shí)體識(shí)別過程的搜索效率。

    參考文獻(xiàn)

    [1] J.Grudin.Computer-supported cooperative work:History and focus[J].Computer,1994(27):19-26.

    [2] 環(huán)境保護(hù)部環(huán)境工程評(píng)估中心.建設(shè)項(xiàng)目環(huán)境影響評(píng)價(jià)[M].中國環(huán)境科學(xué)出版社,2011.

    [3] 馮志偉.自然語言的計(jì)算機(jī)處理[M].上海外語教育出版社,1996.

    [4] Lafferty J, McCallum A, Pereira F.Conditional Random Fields:Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data[D].In: Proc.ICML 2001.endprint

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