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    橋梁檢測領域命名實體識別

    2020-04-21 07:40:59李童
    數(shù)字技術與應用 2020年1期

    李童

    摘要:為了實現(xiàn)橋梁檢測領域文本命名實體的有效識別,本文提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法,首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積層可以有效的描述數(shù)據(jù)的局部特征,再用BiLSTM-CRF深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行命名實體標注。實驗結(jié)果表明與主流BiLSTM-CRF模型相比較,CNN-BiLSTM-CRF模型在各項指標上都有一定的提升效果。

    關鍵詞:命名體識別;LSTM;CRF

    中圖分類號:TP391.1;TP183 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2020)01-0235-02

    0 引言

    隨著交通基礎設施建設的快速發(fā)展,中國正在逐步從橋梁大國發(fā)展為橋梁強國。如何對橋梁運營期的服役狀況進行全面監(jiān)管,保障橋梁的安全可靠性,及時發(fā)現(xiàn)重要結(jié)構病害,實施科學合理的維修加固等管理養(yǎng)護措施,一直是橋梁領域關注的重點,也是未來的發(fā)展方向[1]。

    橋梁的定期檢查,會記錄橋梁的狀態(tài),包括結(jié)構外觀病害觀測、材料性能劣化、重要構件變形等,評定其技術狀況等級,并提出后續(xù)養(yǎng)護維修建議,定期檢查已成為我國公路橋梁運營期業(yè)務體系中最重要的工作內(nèi)容之一[2]。定期橋檢報告中包含了大量的結(jié)構和病害等細粒度信息,挖掘分析結(jié)構病害成因和結(jié)構狀態(tài)演化趨勢,采取相應的維護措施,能夠有效的保證橋梁的安全性,也是人工智能時代土木基礎設施管理創(chuàng)新發(fā)展的重要趨勢。

    命名實體作為文本信息抽取、知識圖譜構建等任務的基礎性工作之一,在自然語言處理、統(tǒng)計機器學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡等研究方向得到了廣泛關注和長足發(fā)展[3]。橋梁命名實體識別目的是從橋梁檢測報告中抽取橋梁的構件信息、病害信息和病害的位置信息,命名實體的識別是橋梁領域各項自然語言處理的基礎任務。對橋梁命名實體的有效識別能夠加快橋梁領域知識圖譜的構架,為構件與病害信息的關聯(lián)、推理等工作進行支持,對橋梁管理與養(yǎng)護工作具有重要的意義。

    本文采用目前主流的深度神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行命名體的識別。主要工作內(nèi)容:(1)實現(xiàn)了對構件信息,病害信息等領域?qū)嶓w的識別。(2)采用CNN-BiLSTM-CRF模型為訓練模型。(3)使用字符級向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練。

    1 相關工作

    命名實體識別任務過去主要采用基于機器學習的方法和基于規(guī)則的方法。特征工程的質(zhì)量嚴重影響這些方法的效果,特征工程的選擇需要大量的人工來進行,還學要特定領域的知識,為了避免因為特征工程影響實體識別的精度,目前大多數(shù)研究都采用基于深度學習的方法,深度神經(jīng)網(wǎng)絡是一個用于挖掘潛在有用特征的多層神經(jīng)網(wǎng)絡,通過神經(jīng)網(wǎng)絡自動抽取數(shù)據(jù)的特征,實現(xiàn)了端到端的訓練。張海楠等[4]提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的字詞聯(lián)合方法,將字向量和詞向量進行有效互補,提高了命名實體的識別性能。也有越來越多的學者開始關注少數(shù)民族語言的發(fā)展,王路路等[5]利用BiLSTM-CRF模型來識別維吾爾問命名實體的識別,也取得了較好效果。

    2 模型介紹

    2.1 CNN模型

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積層能夠很好地描述數(shù)據(jù)的局部特征,令卷積核列數(shù)與詞向量列數(shù)保持一致,每次卷積都相當于卷積了一整行,保證了詞向量的完整性。再通過池化層可以進一步提取出局部特征中最具有代表性的部分。由CNN的輸出結(jié)果將作為BiLSTM的輸入。

    2.2 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。LSTM在RNN的基礎上加入了門機制來解決循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型因為長序列而產(chǎn)生梯度爆炸的問題,能夠處理較長的語句信息問題,所以該模型在解決長序列標注問題上有一定的優(yōu)勢。通過加入門和細胞狀態(tài)來控制傳遞給記憶單元的輸入比例,在解決梯度爆炸問題的同時也解決了學習長期依賴信息。

    為了充分利用上下文信息,本文將采用BiLSTM模型。BiLSTM在LSTM的基礎上增加了反向傳播層,可以將信息序列從正反兩個方向輸入模型,然后由隱含層保存兩個方向的信息序列。

    2.3 CRF

    在BiLSTM網(wǎng)絡層之后接一個線形層,CRF層將BiLSTM層的輸出作為輸入,根據(jù)序列得分選擇全局最優(yōu)的標簽序列。在CRF層可以可以對最終預測的預測標簽添加一些限制來確保結(jié)果是有效的。

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

    3 實驗

    3.1 評價指標

    實驗結(jié)果采用識別準確率(P)、召回率(R)和調(diào)和平均F1值作為評價指標。P是指正確實體在實體總數(shù)的百分比,R是指正確識別的實體棧測試集所有實體的百分比,F(xiàn)1是P和R的調(diào)和平均值,綜合考慮模型的性能。

    3.2 實驗環(huán)境及參數(shù)設置

    實驗所用的環(huán)境及參數(shù)設置如下,實驗主機采用8核16G內(nèi)存的臺式機,顯卡型號為RTX 2060S,python版本為3.6.5,Tensorflow版本為1.12.0,數(shù)據(jù)樣本最大長度為100,學習率為0.01,迭代次數(shù)為100,遺忘率為0.1。

    3.3 實驗結(jié)果與分析

    CNN-BiLSTM-CRF模型在自建語料上進行命名體識別,為了驗證基于神經(jīng)網(wǎng)絡的命名體識別方法的有效性使用了多種網(wǎng)絡模型進行對比實驗,實驗結(jié)果如表1所示。

    時間序列模型是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行實體識別的主要模型,如BiLSTM-CRF模型,雙向LSTM模型可以從正反兩個方向建模,BiLSTM-CRF模型的精確率為90.38%,召回率為85.16%,F(xiàn)值為87.69。因為CNN模塊的卷積層能夠提取字符的上下文局部特征,為BiLSTM模型的輸入提供了有效的特征,使得準確率得到了有效的提升,CNN-BiLSTM-CRF模型精確率為90.94%,召回率為88.08%,F(xiàn)值為89.49%,與BiLSTM-CRF模型相比效果確實有一定的提升。

    4 總結(jié)與展望

    本文針對橋梁檢測文本的命名體識別任務,提出了CNN-BiLSTM-CRF模型在橋梁檢測報告語料上取得了最好效果。該模型通過CNN網(wǎng)絡來對文本的局部信息特征進行抽象化抽取和表示,使得模型在精確率和召回率上都有一定的提升,說明CNN確實能夠更有效的提取文本的上下文局部特征。

    在未來的研究工作中,我們將繼續(xù)研究基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁領域命名體識別工作,收集更多種類,更多數(shù)量的橋梁文本進行字向量和詞向量的訓練,進一步將字詞結(jié)合等特征表示機制運用到相應的模型中。

    參考文獻

    [1] 鮑躍全,李惠.人工智能時代的土木工程[J].土木工程學報,2019,52(05):1-11.

    [2] 賀拴海,趙祥模,馬建,等.公路橋梁檢測及評價技術綜述[J].中國公路學報,2017,30(11):63-80.

    [3] 侯夢薇,衛(wèi)榮,陸亮,等.知識圖譜研究綜述及其在醫(yī)療領域的應用[J].計算機研究與發(fā)展,2018,55(12):2587-2599.

    [4] 張海楠,伍大勇,劉悅,等.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的中文命名實體識別[J].中文信息學報,2017,31(04):28-35.

    [5] 王路路,艾山·吾買爾,吐爾根·依布拉音,等.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的維吾爾文命名實體識別研究[J].中文信息學報,2019,33(03):64-70.

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