楊芷婷，馬漢杰

（浙江理工大學(xué) 信息學(xué)院，杭州 310018）

0 引言

自然語言處理技術(shù)（Natural Language Processing，NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能和語言學(xué)交叉的領(lǐng)域，主要研究用計(jì)算機(jī)來處理、理解和應(yīng)用人類語言，達(dá)到人與計(jì)算機(jī)之間的有效通信。信息抽取為自然語言處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。其中，命名實(shí)體識(shí)別（Named Entity Recognition，NER）是信息抽取的基礎(chǔ)任務(wù)，其任務(wù)是從文本中識(shí)別出諸如人名、組織名、日期、時(shí)間、地點(diǎn)、特定的數(shù)字形式等內(nèi)容，并為之添加相應(yīng)的標(biāo)注信息，為信息抽取后續(xù)工作提供便利［1］。在實(shí)際自然語言處理任務(wù)中，如社交媒體文本處理等，NER 作為上游任務(wù)在整個(gè)系統(tǒng)中起著舉足輕重的作用。

隨著網(wǎng)絡(luò)信息的爆發(fā)式增長，傳統(tǒng)的文本分析手段已不適合處理海量突發(fā)事件信息，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才是目前信息抽取任務(wù)處理過程中備受青睞的處理技術(shù)。隨著評(píng)測(cè)會(huì)議，如：MUC（Message Understanding Conference）［2］、自動(dòng)內(nèi)容抽取（Automatic Content Extraction，ACE）［3］的舉辦，事件抽取技術(shù)取得了長足進(jìn)展。2016 年P(guān)eng等人將Chen等人發(fā)表的SOTA 中文分詞系統(tǒng)［4］與中文媒體ER 模型結(jié)合［5］，在實(shí)體識(shí)別訓(xùn)練過程中利用分詞訓(xùn)練提供的輸出參數(shù)訓(xùn)練，使識(shí)別效果提高了5%［6］；Lample 在堆疊LSTM 模型（S－LSTM）基礎(chǔ)上，結(jié)合基于字符的表示模型［7］和詞嵌入模型，在多種語言上得到了較好的訓(xùn)練結(jié)果［8］；偉峰等人在2019 年首先提出利用基于注意力機(jī)制［9］的序列標(biāo)注模型，聯(lián)合抽取句子級(jí)事件的觸發(fā)詞和實(shí)體，與獨(dú)立進(jìn)行實(shí)體抽取和事件識(shí)別相比，聯(lián)合標(biāo)注的方法在F值上提升了1 個(gè)百分點(diǎn)；武惠［10］提出基于遷移學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的TrBiLSTM－CRF 模型，采用實(shí)例遷移學(xué)習(xí)算法將源域知識(shí)遷移到目標(biāo)域，在小規(guī)模數(shù)據(jù)集上取得了較好的效果。

本文利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)搭建學(xué)習(xí)模型，以標(biāo)注的中文事件語料數(shù)據(jù)為輸入，訓(xùn)練得到自動(dòng)提取事件信息的網(wǎng)絡(luò)模型，該模型主要由BERT－BiLSTMCRF 組成。其中，BERT 預(yù)訓(xùn)練語言模型由谷歌人工智能團(tuán)隊(duì)提出，能夠較完整地保存文本語義信息；BiLSTM－CRF 是較為常見的序列標(biāo)注模型，在語音識(shí)別、詞性標(biāo)注、實(shí)體識(shí)別等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。在中文文本事件知識(shí)提取領(lǐng)域，研究語義、推理和挖掘是提取信息的主要手段之一，在程序開發(fā)過程中還需語言領(lǐng)域相關(guān)儲(chǔ)備知識(shí)，對(duì)研究人員來說是個(gè)不小的挑戰(zhàn)，而深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型和大數(shù)據(jù)，使得中文信息處理發(fā)展向前推進(jìn)了一大步。

1 相關(guān)工作

由于事件文本的特殊性，學(xué)者們對(duì)不同的事件語料庫采用了不同的標(biāo)注體系［11］，目前影響較大的事件標(biāo)注語料庫有ACE 測(cè)評(píng)語料［12］和TimeBank語料［13］，中文事件標(biāo)注語料比較常用的是中文突發(fā)事件語料庫（CEC）。CEC 語料庫是由上海大學(xué)（語義智能實(shí)驗(yàn)室）所構(gòu)建。CEC 語料庫根據(jù)國務(wù)院頒布的《國家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案》分類體系，收集了5 類（地震、火災(zāi)、交通事故、恐怖襲擊和食物中毒）突發(fā)事件的新聞報(bào)道作為生語料，經(jīng)過對(duì)生語料進(jìn)行文本預(yù)處理、文本分析、事件標(biāo)注以及一致性檢查等處理，最后將標(biāo)注結(jié)果保存到語料庫中，CEC 合計(jì)332 篇［14］。與ACE 和TimeBank 語料庫相比，CEC 語料庫的規(guī)模雖然偏小，但是對(duì)事件和事件要素的標(biāo)注卻最為全面。

CEC 標(biāo)注語料采用XML 格式，文本格式以Title、ReportTime、Content、eRelation 標(biāo)簽依序組成，如圖1 所示。Content 標(biāo)簽內(nèi)容為已標(biāo)注事件元素的新聞文本。Event 標(biāo)簽主要包含的標(biāo)簽有：事件觸發(fā)詞（Denoter）、事件發(fā)生地點(diǎn)（Location）、時(shí)間（Time）、對(duì)象者（Participant）等。eRelation 標(biāo)簽定義事件之間的關(guān)系屬性，有5 種類型值：因果（causal）、伴隨（accompany）、跟隨（follow）、組成（composite）以及意念包含（thoughtContent）。

圖1 CEC 語料標(biāo)簽樹Fig.1 CEC corpus label tree

中文實(shí)體識(shí)別與英文不同，是以分詞為基礎(chǔ)（word－based）的訓(xùn)練模型，識(shí)別效果與分詞準(zhǔn)確性相關(guān)。如：“南京市長江大橋”若錯(cuò)誤地被分割為“南京／市長／江大橋”，則會(huì)影響該實(shí)體的識(shí)別效果。不少專家研究得出，在中文實(shí)體識(shí)別中使用基于字（character－based）深度識(shí)別模型優(yōu)于基于詞的模型。但由于中文的多義性和多態(tài)性，單純依靠字特征將會(huì)丟失詞語隱藏的信息。因此，如何將基于字的模型和基于詞的模型混合得到更好的結(jié)果，是當(dāng)前中文實(shí)體識(shí)別的一大研究熱點(diǎn)［15］。在數(shù)據(jù)不足或特殊文本的情況下，引入語法結(jié)構(gòu)特征和詞性特征，通過編寫規(guī)則，識(shí)別事件信息是常用的事件抽取方法［16］。

本文主要針對(duì)的是中文文本的事件識(shí)別和事件元素提取研究。利用BERT－BiLSTM－CRF 模型對(duì)CEC 語料進(jìn)行訓(xùn)練，提取出相關(guān)事件元素。在進(jìn)行處理之前，需要對(duì)事件語料進(jìn)行預(yù)處理，將標(biāo)注的xml 文件轉(zhuǎn)換成可訓(xùn)練格式。事件觸發(fā)詞抽取任務(wù)要求正確識(shí)別觸發(fā)詞并判斷觸發(fā)詞賦予正確的類型。對(duì)于實(shí)體識(shí)別，要求對(duì)文本中事件觸發(fā)詞Denoter、事件中的對(duì)象Participant、時(shí)間Time、地點(diǎn)Location、目標(biāo)Object等5 類實(shí)體進(jìn)行正確識(shí)別和分類。

2 網(wǎng)絡(luò)模型

2.1 LSTM 模型

2013 年Mikolov 提出Word2Vec 模型，包含兩個(gè)模型CBOW 和Skip－gram，前者通過窗口語境預(yù)測(cè)目標(biāo)詞出現(xiàn)的概率，后者使用目標(biāo)詞預(yù)測(cè)窗口中的每個(gè)語境詞出現(xiàn)的概率。語義上相似或相關(guān)的詞，得到的表示向量也相近，這樣的特性使得Word2Vec獲得巨大成功。2014 年Hochreiter 與Schmidhuber提出LSTM 模型，解決了梯度消失和爆炸問題，能夠提取更長文本之間的信息，屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的一種變體。其結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 LSTM 模型Fig.2 The model of LSTM

每個(gè)LSTM 單元由循環(huán)連接的記憶細(xì)胞ct組成，細(xì)胞包含3 種類型的門：遺忘門ft、輸入門it、輸出門ot。在時(shí)刻t各個(gè)門的計(jì)算公式如下：

其中，Wi、Ui、Wf、Uf、Wo、Uo分別表示各個(gè)門的權(quán)重矩陣；bi、bf和bo為各個(gè)門的偏置矩陣；Wu、Uu、bu分別是新記憶內(nèi)容ut的權(quán)重矩陣和偏置矩陣；ht為LSTM 的隱藏狀態(tài)；σ為元素級(jí)sigmoid激活函數(shù)；tanh為元素級(jí)的雙曲正切激活函數(shù)；?表示元素級(jí)相乘操作。

公式（2）中，遺忘門通過查看ht－1和gt信息，使用sigmoid函數(shù)輸出一個(gè)0～1 之間的向量，決定細(xì)胞狀態(tài)ct－1中信息的取舍；公式（4）中，輸入門通過查看ht－1和gt信息，使用tanh層得到新的候選細(xì)胞信息ut，并同樣使用sigmoid函數(shù)決定信息的更新（公式（1）、公式（5）是新細(xì)胞信息的更新公式）；最后，由輸出門公式（3）判斷輸出細(xì)胞的狀態(tài)特征，將細(xì)胞狀態(tài)經(jīng)過tanh層后得到的向量與輸出門得到的向量相乘（公式（6））即為細(xì)胞單元最終的輸出。

在句子中，識(shí)別一個(gè)實(shí)體需要考慮上下文信息，所以本文使用雙向LSTM（Bidirectional LSTM）獲取句子的語境信息。BiLSTM 的結(jié)構(gòu)如圖3 所示，隱藏狀態(tài)表達(dá)公式為：

圖3 BiLSTM 結(jié)構(gòu)圖Fig.3 The structure of BiLSTM

2.2 BERT 模型

BERT 模型由谷歌提出［17］，需要面向各類任務(wù)，其輸入處理與常見的語言訓(xùn)練模型不同，在詞向量的基礎(chǔ)上添加了位置向量和段落向量，如圖4。在處理輸入的句子時(shí)，序列首位會(huì)加上［CLS］標(biāo)記，若輸入句子正確時(shí)，則添加［SEP］標(biāo)記。

圖4 BERT 模型輸入向量Fig.4 BERT input vector

雖然通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型可以得到詞的向量表示，但該向量為固定向量，無法體現(xiàn)字的多義性。而BERT 預(yù)訓(xùn)練語言模型可以得到一個(gè)字上下文相關(guān)表示，能夠表示字的多義性及句子的語法特點(diǎn)［18］。面對(duì)不同的學(xué)習(xí)任務(wù)，BERT 模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)不需要做太多改變，主要對(duì)輸出層做出調(diào)整。BERT模型采用雙向Transformer［19］做為編碼器（結(jié)構(gòu)如圖5 所示），采用多頭注意力機(jī)制，可以更好的捕捉詞與詞之間的關(guān)系，序列編碼更具整體性。Transformer 編碼單元如圖6 所示，編碼單元最主要的模塊是自注意力部分計(jì)算公式：

圖5 雙向Transformer 結(jié)構(gòu)Fig.5 Bidirectional Transformer structure

圖6 Transformer 編碼單元Fig.6 Transformer encoder unit

其中，Q、K、V為輸入向量分別乘以WQ、WK、WV矩陣，經(jīng)過線性變化得到dk為輸入向量維度。經(jīng)過dk進(jìn)行縮小之后通過softmax歸一化得到權(quán)重表示，最后得到句子中所有詞向量的帶權(quán)和，這樣的詞向量相較于傳統(tǒng)詞向量更加具有全局性。

此外，BERT 模型采用了多頭注意力機(jī)制（Multi－Head Attention），多頭自注意力計(jì)算過程分為4 步：

（1）輸入經(jīng)過線性變換后生成Q、K、V3 個(gè)向量；

（2）進(jìn)行分頭操作（假設(shè)原始向量維度為512，分成8 個(gè)head 后，每個(gè)head 維度為64）；

（3）每個(gè)head 進(jìn)行自注意力計(jì)算；

（4）最后將計(jì)算結(jié)果拼接起來。公式描述為：

為解決深度學(xué)習(xí)中的退化問題，編碼單元加入了殘差網(wǎng)絡(luò)和層歸一化，如式11 所示：

之后將歸一化結(jié)果使用ReLU 做為激活函數(shù)，運(yùn)算如下：

該模型在預(yù)訓(xùn)練中主要包括2 個(gè)任務(wù)：Masked語言模型和Next 句子預(yù)測(cè)。在訓(xùn)練過程中，首先構(gòu)造句子對(duì)。構(gòu)造方法是在規(guī)模文本中，選擇具有上下文關(guān)系的句子對(duì)，對(duì)其中50% 的句子對(duì)進(jìn)行隨機(jī)替換，使其不具有上下文關(guān)系，然后在“Masked 語言模型”和“Next 句子預(yù)測(cè)”任務(wù)上進(jìn)行訓(xùn)練，捕捉詞級(jí)別和句子級(jí)別的表示。

2.3 CRF 模型

CRF 模型［20］由Collobert 提出，相較于softmax分類器，能考慮標(biāo)簽序列的全局信息，獲得更優(yōu)的標(biāo)簽序列。CRF是在給定隨機(jī)變量X的條件下，隨機(jī)變量Y的馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)，在序列預(yù)測(cè)問題常用的是線性鏈馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)。對(duì)于觀察序列x＝（x1，x2，…，xn）和狀態(tài)序列y＝（y1，y2，…，yn），利用Softmax歸一化后的概率如式（13）所示：

其中，fk是轉(zhuǎn)移特征函數(shù)；hj是狀態(tài)特征函數(shù)；λk、μj是對(duì)應(yīng)的權(quán)值；Z（x）是歸一化因子，計(jì)算公式如下：

模型在預(yù)測(cè)過程（解碼）時(shí)，使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的Viterbi 算法來求解最優(yōu)路徑，如式（15）所示：

3 實(shí)驗(yàn)過程

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文使用的是上海大學(xué)公開的中文突發(fā)事件語料庫，是一個(gè)一個(gè)小規(guī)模的事件語料庫，合計(jì)332 篇。語料文本包括：地震、火災(zāi)、交通事故、恐怖襲擊、食物中毒等5 類。其中各類文本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 CEC 語料文本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Tab.1 CEC corpus text data statistics

對(duì)于CEC 語料的處理方式可以參考實(shí)體識(shí)別訓(xùn)練時(shí)使用的BIO 三段標(biāo)記法：對(duì)于每個(gè)需要識(shí)別的標(biāo)簽，將第一個(gè)字標(biāo)記為“B－（實(shí)體類別）”，后續(xù)標(biāo)記為“I－（實(shí)體類別）”，對(duì)于無關(guān)字，一律標(biāo)記為O。以下面一段xml 格式文本為例做一說明：

經(jīng)過轉(zhuǎn)換之后變?yōu)槿缦滦问剑ㄎ淖中备芎蟊硎緲?biāo)注序列）：

學(xué)／B－PP 校／I－PP等／O 單／O 位／O 也／O 立／O即／O 疏／B－DNT 散／I－DNT 到／O 安／B－LOC 全／ILOC 場(chǎng)／I－LOC 所／I－LOC。／O

BIO 三段記法最大的優(yōu)點(diǎn)是支持逐字標(biāo)記，減少了系統(tǒng)因分詞而產(chǎn)生的誤差。標(biāo)記好的數(shù)據(jù)有O、B－PP、I－PP、B－LOC、I－LOC、B－TM、I－TM、BDNT、I－DNT、B－OJ、I－OJ、B－RT、I－RT、X、［CLS］和［SEP］共16 大類；［CLS］為句子開始標(biāo)志，［SEP］為句子結(jié)尾標(biāo)志。對(duì)于每一類實(shí)體的識(shí)別效果，采用精確率（P）、召回率（R）和F值作為模型性能的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，具體計(jì)算公式如下：

3.2 模型參數(shù)

本文采用由谷歌人工智能團(tuán)隊(duì)開發(fā)的Tensorflow框架搭建模型，BERT 預(yù)訓(xùn)練語言模型默認(rèn)采用12頭注意力機(jī)制，每次讀取序列長度為128，預(yù)訓(xùn)練詞長度為768；訓(xùn)練批次為16，優(yōu)化器采用Adam，學(xué)習(xí)率設(shè)置為10－5。LSTM 隱藏單元設(shè)為128，為解決梯度消失和爆炸問題，設(shè)置丟棄率為0.5，采用梯度裁剪技術(shù)，clip 設(shè)置為5。由雙向LSTM 網(wǎng)絡(luò)輸出得到的256 維字向量，經(jīng)過壓縮為16 維向量作為CRF層的輸入。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

將訓(xùn)練數(shù)據(jù)從xml 格式轉(zhuǎn)換為適合的訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，得到標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)見表2。

表2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)Tab.2 Train data labels statistics

由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)量較少，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)按照8 ∶2 分割為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)模型在測(cè)試集上各類實(shí)體的識(shí)別率與BiLSTM＋CRF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別率對(duì)比結(jié)果見表3。

表3 實(shí)驗(yàn)識(shí)別結(jié)果Tab.3 Label element recognition experiment results

由此可知，相較于使用訓(xùn)練好的維基百科字向量＋BiLSTM＋CRF 模型，使用BERT 模型得到的訓(xùn)練結(jié)果在各個(gè)元素上皆優(yōu)于該模型，尤其在對(duì)象元素識(shí)別上得到了近20%的提高。再對(duì)比文獻(xiàn)［24］，采用人工語法規(guī)則自動(dòng)標(biāo)注得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表4。

表4 人工語法規(guī)則自動(dòng)標(biāo)注結(jié)果Tab.4 Experiment results of using grammar rule

可以看出，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法在時(shí)間、報(bào)道時(shí)間、參與對(duì)象3 類實(shí)體的識(shí)別準(zhǔn)確率、召回率和F1值上均有所提高，在發(fā)生地點(diǎn)、觸發(fā)詞的識(shí)別率上稍有降低。由此表明，在利用BERT－BiLLSTM－CRF模型基礎(chǔ)上，確實(shí)可以提高部分實(shí)體識(shí)別的精確率，避免了對(duì)實(shí)驗(yàn)文本的語法規(guī)則和人工實(shí)現(xiàn)過濾規(guī)則等耗費(fèi)時(shí)力的操作，但在觸發(fā)詞等實(shí)體類的識(shí)別上稍顯劣勢(shì)，這也是今后需要研究改進(jìn)的地方。

4 結(jié)束語

本文利用BERT－BilSTM－CRF 深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)CEC 語料庫進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)注，提高了標(biāo)注效率。與傳統(tǒng)手工標(biāo)注方法相比極大的提高標(biāo)注速度，即使在識(shí)別準(zhǔn)確率不高的情況下也可人工調(diào)整，有利于大規(guī)模語料標(biāo)注工作。對(duì)比BiLSTM－CRF 網(wǎng)絡(luò)模型，在事件各個(gè)要素識(shí)別上都取得較為明顯的優(yōu)化。本文實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦€存在改進(jìn)的地方，如在無明顯規(guī)則的事件觸發(fā)詞、事件參與對(duì)象等實(shí)體識(shí)別的效果并不理想，這是由于事件對(duì)象短語在事件句中沒有較為明顯的規(guī)律特征，需要結(jié)合中文語法特征進(jìn)一步發(fā)掘有效識(shí)別規(guī)則，有待進(jìn)一步研究。