孫娟娟，于紅，馮艷紅，彭松，程名，盧曉黎，董婉婷，崔榛

(大連海洋大學(xué)信息工程學(xué)院，遼寧省海洋信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧大連116023)

漁業(yè)命名實(shí)體識(shí)別是對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域文本進(jìn)行深層次分析的基礎(chǔ)，對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域問(wèn)答系統(tǒng)、輿情分析等研究具有重要意義[1]。早期命名實(shí)體的識(shí)別主要采用基于規(guī)則的方式，周昆[2]使用預(yù)先定義的規(guī)則來(lái)抽取各種類別的實(shí)體，程志剛[3]采用基于規(guī)則和條件隨機(jī)場(chǎng)的方法來(lái)進(jìn)行中文命名實(shí)體識(shí)別研究?；谝?guī)則的命名實(shí)體識(shí)別方法需要富有經(jīng)驗(yàn)的專家總結(jié)規(guī)則，模型的穩(wěn)定性依賴專家的知識(shí)結(jié)構(gòu)，不同專家給出的規(guī)則之間可能會(huì)存在矛盾。為克服基于規(guī)則的命名實(shí)體識(shí)別的不足，Bengio[4]提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的命名實(shí)體識(shí)別方法。李麗雙等[5]利用信息熵和詞頻變化對(duì)汽車領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)進(jìn)行識(shí)別，馮艷紅等[6]將領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)特征和語(yǔ)義特征融入到CRF模型中，完成對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)的識(shí)別。這些方法在不同領(lǐng)域的語(yǔ)料上均取得了較好效果，但在訓(xùn)練時(shí)需要事先設(shè)計(jì)針對(duì)特定領(lǐng)域的特征，使用人工定義的特征作為模型輸入，模型的效果嚴(yán)重依賴特征的選擇，泛化能力不強(qiáng)。

為避免人工選擇特征在命名實(shí)體識(shí)別方面的不足，基于深度學(xué)習(xí)的命名實(shí)體識(shí)別成為研究的熱點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)的核心技術(shù)是用詞向量表達(dá)文本中詞語(yǔ)的特征[7]。謝逸等[8]利用CNN和LSTM訓(xùn)練詞語(yǔ)的分布式特征；毛存禮等[9]利用基于降噪自動(dòng)編碼器獲取用于有色金屬領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別的最優(yōu)特征向量組合；候偉濤等[10]使用雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)文本的隱藏特征用于醫(yī)療事件識(shí)別。這些方法均使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，在相應(yīng)領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別中均獲得了較好效果。但是由于中文缺少明顯的空格標(biāo)記，需要做分詞處理，而現(xiàn)有的分詞方法對(duì)于特定領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語(yǔ)分詞錯(cuò)誤率很高。為解決高分詞錯(cuò)誤率對(duì)實(shí)體識(shí)別任務(wù)的影響，Lu等[11]采用word embeddings的向量表示方法，將每個(gè)中文字符轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的character embedding向量；Dong等[12]采用基于字符級(jí)別的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行實(shí)體識(shí)別。但這些方法均是針對(duì)通用領(lǐng)域進(jìn)行的模型選擇和參數(shù)設(shè)置，未考慮漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，直接用于漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體效果不理想。

目前，漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別主要存在以下問(wèn)題:第一，現(xiàn)有的分詞工具主要用于通用領(lǐng)域分詞，用于漁業(yè)領(lǐng)域分詞時(shí)效果不佳，很多漁業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)詞會(huì)被錯(cuò)分，這將嚴(yán)重影響基于分詞的漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性；第二，漁業(yè)領(lǐng)域的命名實(shí)體一般長(zhǎng)度較長(zhǎng)，組成命名實(shí)體的字之間存在很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，單一的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不能很好地刻畫這種依賴關(guān)系。針對(duì)上述問(wèn)題，在前人研究的基礎(chǔ)上，為避免分詞不準(zhǔn)確對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別帶來(lái)的影響，本研究中采用訓(xùn)練字向量的方式代替詞向量，利用LSTM模型保持較長(zhǎng)時(shí)間記憶信息，解決傳統(tǒng)方法無(wú)法捕捉長(zhǎng)命名實(shí)體前后文隱含信息的缺點(diǎn)。最后，結(jié)合CRF可以利用句子級(jí)別的標(biāo)記信息訓(xùn)練實(shí)體分類器，旨在提高漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體的識(shí)別效果。

1 漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別框架

針對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)提出了如圖1所示的命名實(shí)體識(shí)別模型。

圖1 漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別模型框架Fig.1 Frame work of fishery domain named entity recognition

模型由3部分組成:字符向量化層、LSTM網(wǎng)絡(luò)層、CRF推理層。字符向量化層用于把組成文本序列的字符ci轉(zhuǎn)化為用于模型訓(xùn)練的字符向量xi；針對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體一般長(zhǎng)度較長(zhǎng)的特點(diǎn)，使用LSTM網(wǎng)絡(luò)層獲取更多的語(yǔ)義信息，提取漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體包含上下文的特征向量hi；CRF推理層能夠通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的最優(yōu)路徑推理計(jì)算，把提取到的特征向量變換為字符對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽yi。針對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)采用BIESO標(biāo)記方案[13]，即B用來(lái)表示漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體的第一個(gè)字符，I用來(lái)表示漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體的內(nèi)部字符，E表示漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體的結(jié)尾字符，S表示單個(gè)字符獨(dú)立組成漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體，O表示不是漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體中的字符。

1.1 字符向量層

要將文本交由計(jì)算機(jī)處理，首先要將文本向量化。文本向量化有兩種表示方法:one－h(huán)ot表示和分布式表示[14]。one－h(huán)ot表示沒有考慮文本之間的相互關(guān)系，且容易遭受維數(shù)災(zāi)難的影響；分布式表示是以低維度的向量來(lái)表示字，讓相關(guān)的字在語(yǔ)義上更接近。為獲取漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體內(nèi)部字符之間的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)特征，并回避領(lǐng)域分詞對(duì)實(shí)體識(shí)別結(jié)果的影響，本研究中采用分布式表示方法來(lái)進(jìn)行字符向量化表示。分布式表示包括CBOW模型[15－16]和Skip－gram模型。CBOW在訓(xùn)練效率上高于Skipgram，故本研究中采用CBOW模型來(lái)訓(xùn)練字的分布式特征。

本研究中訓(xùn)練字向量的數(shù)據(jù)來(lái)自 《水產(chǎn)辭典》和海洋領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)文檔。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后得到約92萬(wàn)字符，以7∶3的比例分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。CBOW模型的框架如圖2所示。

圖2 CBOW模型結(jié)構(gòu)Fig.2 CBOW model structure

以文本序列 “水產(chǎn)養(yǎng)殖學(xué)”為例，模型的任務(wù)是通過(guò)字符 “養(yǎng)”的上下文 “水產(chǎn)殖學(xué)”，來(lái)預(yù)測(cè)所有字符出現(xiàn)的概率，目標(biāo)是使中心字符 “養(yǎng)”出現(xiàn)的概率最大。模型的輸入是 w(i－c)，w(i－c＋1)， …，w(i＋c－1)， w(i＋c)， 表示字符 ci上下文對(duì)應(yīng)的字向量，c為窗口大小，表示在字符ci的前后各取c個(gè)字；映射層將2c個(gè)字向量求和得到wsum，輸出層神經(jīng)單元的個(gè)數(shù)為訓(xùn)練集字典大小n，每個(gè)神經(jīng)元的值代表字典中每個(gè)詞出現(xiàn)的概率，中心字符向量wi出現(xiàn)的概率越大模型效果越好。

目標(biāo)函數(shù)為

其中:p(wi｜wi－c， wi－c＋1， …， wi＋c－1， wi＋c) 是給定上下文 wi－c， wi－c＋1， …， wi＋c－1， wi＋c條件下 wi出現(xiàn)的概率。通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的訓(xùn)練，每個(gè)字都獲取到了一個(gè)對(duì)應(yīng)的m維字向量xi，一般來(lái)說(shuō)維度越高，模型的效果越好，但是訓(xùn)練成本也會(huì)越高，此處根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選定m為100維。

1.2 LSTM網(wǎng)絡(luò)

通過(guò)對(duì)大量漁業(yè)領(lǐng)域的命名實(shí)體進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)漁業(yè)領(lǐng)域的命名實(shí)體一般長(zhǎng)度較長(zhǎng)，組成命名實(shí)體的相鄰字符間存在著很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。圖3為《水產(chǎn)辭典》[17]中5194條專業(yè)術(shù)語(yǔ)字符組成個(gè)數(shù)的統(tǒng)計(jì)情況。

由圖3可以看出，組成漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體的字符個(gè)數(shù)集中在3～7之間，這些字符的特征向量很大程度上依賴上文信息。RNN模型[18]具有保持之前信息的能力，其最大特點(diǎn)是神經(jīng)元的某些輸出可作為其輸入再次傳入到神經(jīng)元中，其鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)很適合處理漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)的長(zhǎng)序列問(wèn)題。但是在訓(xùn)練中存在梯度爆炸和消失問(wèn)題，難以保持較長(zhǎng)時(shí)間的記憶。

圖3 《水產(chǎn)辭典《漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體字符組成個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)圖Fig.3 Statistical graph of the number of characters in“Fishery Lexicon”

LSTM模型就是為了解決RNN模型存在的問(wèn)題而設(shè)計(jì)的，它可以實(shí)現(xiàn)記住長(zhǎng)期信息的能力[19]。相較于RNN模型單一的重復(fù)鏈?zhǔn)侥K，LSTM模型擁有不同的結(jié)構(gòu)，LSTM細(xì)胞狀態(tài)的更新過(guò)程如圖4所示。

圖4 LSTM模型結(jié)構(gòu)Fig.4 LSTM model structure

LSTM模型通過(guò)特有的Gates結(jié)構(gòu)來(lái)保持和更新細(xì)胞狀態(tài)，以達(dá)到長(zhǎng)期記憶功能。

(1)遺忘門。從當(dāng)前細(xì)胞狀態(tài)中忘記無(wú)用信息，輸入由當(dāng)前層輸入xt＋1和上層輸出ht組成:

其中:wf為對(duì)各部分信息的記憶權(quán)重；bf為漁業(yè)領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)；at＋1為0～1之間的實(shí)數(shù)，控制不同部分信息傳遞的比例。

(2)輸入門。控制哪部分信息應(yīng)該被記住，輸入包括 xt＋1和ht兩部分:

其中:wi、bi與wf、bf表示的含義相同，但有不同的值，通過(guò)值的不同控制哪些信息應(yīng)該被記住，哪些信息應(yīng)該忘記，舊的細(xì)胞狀態(tài)和新的候選信息一起組成新的細(xì)胞狀態(tài)。

(3)輸出門。決定最后的輸出信息，先使用sigmoid函數(shù)決定要輸出細(xì)胞狀態(tài)的部分信息，然后用tanh處理細(xì)胞狀態(tài)，兩部分信息的乘積得到輸出值，即

通過(guò)LSTM網(wǎng)絡(luò)處理，漁業(yè)數(shù)據(jù)集得到了最優(yōu)的向量化表示hi，為之后的標(biāo)簽推理做準(zhǔn)備。

1.3 CRF模型

在LSTM網(wǎng)絡(luò)層之后接入一個(gè)線性層，將特征向量映射到k維，k是標(biāo)注集的標(biāo)簽數(shù)，記作矩陣p ＝(p1， p2， …， pn) ∈Rn×k， n 是訓(xùn)練集中字符長(zhǎng)度。把pi∈Rk的每一維pij視為將字xi分類到第j個(gè)標(biāo)簽的打分值。為了描述標(biāo)簽間的依賴，引入CRF層[20]進(jìn)行句子級(jí)別的序列標(biāo)注。CRF層的參數(shù)是一個(gè)k×k的轉(zhuǎn)移得分矩陣A，其中Aij表示從第i個(gè)標(biāo)簽轉(zhuǎn)移到第j個(gè)標(biāo)簽的得分，這樣在為一個(gè)位置進(jìn)行標(biāo)注的時(shí)候可以利用之前已經(jīng)標(biāo)注過(guò)的標(biāo)簽。對(duì)于句子長(zhǎng)度為n的標(biāo)簽序列y＝ (y1，y2，…，yn)，模型對(duì)于句子x的標(biāo)簽y的打分為

可以看出，整個(gè)序列的打分等于各個(gè)位置的打分之和，而各個(gè)位置的打分由得分矩陣和轉(zhuǎn)移矩陣組成。模型訓(xùn)練時(shí)通過(guò)最大化得分函數(shù)，即可求得文本的最佳得分序列。

2 結(jié)果與分析

2.1 試驗(yàn)環(huán)境、數(shù)據(jù)和評(píng)價(jià)指標(biāo)

本研究中的試驗(yàn)環(huán)境為intell(R)Core i3－4150 CPU 3.5GHz處理器，4.00 GB內(nèi)存，操作系統(tǒng)為Ubuntu 14.04 64 bit。字符向量化由實(shí)現(xiàn)了CBOW模型的開源Word2VEC[21]訓(xùn)練得到，LSTM網(wǎng)絡(luò)層由Keras 0.33實(shí)現(xiàn)。

本研究中試驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于課題組已收集的漁業(yè)領(lǐng)域文檔，分別為 《水產(chǎn)辭典》和海洋漁業(yè)領(lǐng)域的國(guó)家和地方標(biāo)準(zhǔn)文檔。《水產(chǎn)辭典》分為漁業(yè)資源、水產(chǎn)捕撈、水產(chǎn)養(yǎng)殖等10個(gè)類別，去掉文中特殊符號(hào)和插圖，得到約55萬(wàn)字的文本；標(biāo)準(zhǔn)文檔包括海水養(yǎng)殖類文檔和水產(chǎn)品類文檔，選取167篇，經(jīng)過(guò)預(yù)處理后得到約37萬(wàn)字的文本。所以漁業(yè)領(lǐng)域語(yǔ)料共有約92萬(wàn)字的文本。

實(shí)體識(shí)別評(píng)價(jià)指標(biāo)采用準(zhǔn)確率(P)、召回率(R)、綜合指標(biāo)(F值)， 其計(jì)算公式為

其中:P、R、F的值介于0和1之間；P和R的值越接近1，準(zhǔn)確率或召回率越高；F為P和R的均衡平均數(shù)，表達(dá)了實(shí)體識(shí)別的綜合效果。

2.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果

為驗(yàn)證本研究中提出的模型對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別的效果，分別設(shè)置了如下3組試驗(yàn)。

試驗(yàn)1:不同模型對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別結(jié)果的比較。表 1分別給出了 LSTM模型、Character＋LSTM＋Softmax模型及Character＋LSTM＋CRF模型的識(shí)別效果。

表1 不同模型對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別效果比較Tab.1 Comparison of different models for identification effect in fishery domain %

從表1可以看出:LSTM模型識(shí)別效果較差，Character＋LSTM＋Softmax模型的識(shí)別效果較LSTM模型高出1.26%；Character＋LSTM＋CRF的識(shí)別效果較LSTM有1.93%提升，這表明本研究中提出的基于深度學(xué)習(xí)的模型較LSTM模型在漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)上有較好的效果。

試驗(yàn)2:分別以字和詞構(gòu)造的Embedding向量對(duì)模型識(shí)別效果進(jìn)行比較。為了證明基于字向量的深度學(xué)習(xí)模型能有效避免分詞不準(zhǔn)確對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別帶來(lái)的影響，試驗(yàn)分別測(cè)試了以中文字符構(gòu)造的Character Embeddings向量和以中文詞語(yǔ)構(gòu)造的Word Embeddings向量作為深度學(xué)習(xí)模型的輸入進(jìn)行漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別試驗(yàn)。表2說(shuō)明了以字特征來(lái)構(gòu)造embeddings向量比以詞特征來(lái)構(gòu)造的Embeddings向量能有效提升模型的識(shí)別效果。

表2 Word Embeddings和Character Embeddings識(shí)別效果比較Tab.2 Comparison of Word Embeddings and Character Embeddings for identification effect in fishery domain %

試驗(yàn)3:對(duì)比不同時(shí)間步長(zhǎng)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型實(shí)體識(shí)別效果的影響。通過(guò)試驗(yàn)1和試驗(yàn)2，可以得出結(jié)論:采用字向量構(gòu)造的文本向量層結(jié)合LSTM和CRF模型可以有效提升漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別的效果。本試驗(yàn)在保證其他條件保持相同的情況下，設(shè)置了3組參照試驗(yàn)來(lái)對(duì)比不同時(shí)間步長(zhǎng)(3、5、7)對(duì)結(jié)果的影響。

表3 不同時(shí)間步長(zhǎng)識(shí)別效果比較Tab.3 Comparison of different timesteps for identification effect in fishery domain %

從表3可以看出，在保持深度學(xué)習(xí)模型其他條件相同的情況下，時(shí)間步長(zhǎng)設(shè)為5能達(dá)到最好的識(shí)別效果，這與 《水產(chǎn)辭典》中實(shí)體的字符組成個(gè)數(shù)結(jié)果相吻合。通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)[22]漁業(yè)數(shù)據(jù)的分析，證明了一個(gè)字與它最臨近的5個(gè)字在句法語(yǔ)義上具有非常強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，也由此說(shuō)明了本研究中試驗(yàn)結(jié)果的合理性。

3 結(jié)論

針對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別面臨的問(wèn)題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)模型的漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別方法。該方法利用訓(xùn)練字向量的方法代替訓(xùn)練詞向量，有效避免了采用傳統(tǒng)分詞工具分詞不準(zhǔn)確對(duì)漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別結(jié)果的影響；選擇可以記住上文信息的LSTM模型作為隱藏層，解決了漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體結(jié)構(gòu)較長(zhǎng)的問(wèn)題；最后使用CRF作為標(biāo)簽推理層解決文本序列標(biāo)簽依賴問(wèn)題。在已有的漁業(yè)數(shù)據(jù)上進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果證明了本文提出Character＋LSTM＋CRF模型的有效性?；谏疃葘W(xué)習(xí)的漁業(yè)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別模型Character＋LSTM＋CRF也可推廣到與漁業(yè)領(lǐng)域有相似特點(diǎn)的領(lǐng)域，具有一定的通用性。

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