王騰科，朱廣麗+，李瀚臣，劉云朵，張順香

(1.安徽理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，安徽 淮南 232001； 2.合肥綜合性國(guó)家科學(xué)中心 人工智能研究院，安徽 合肥 230088)

0 引 言

中文專利主要由非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)組成，對(duì)中文專利文本進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別(named entity recognition，NER)研究可以促進(jìn)專利行業(yè)中專利審查[1]、專利檢索[2]和專利主題挖掘[3]等相關(guān)技術(shù)發(fā)展，為行業(yè)加快信息化和智能化奠定基礎(chǔ)[4]。中文專利文本包含大量專業(yè)詞匯，這些專業(yè)詞匯語義豐富，信息量大。為了豐富文本特征表示，大多數(shù)模型通過修改模型結(jié)構(gòu)來融合詞信息，但在融合過程中詞內(nèi)字符和邊界字符的位置信息未得到充分利用，難以區(qū)分相同字符在詞首和詞尾的特征差異。

為了利用詞信息提高中文專利命名實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確率，需要考慮以下幾點(diǎn)：①如何利用字詞位置關(guān)系信息優(yōu)化字詞融合，從而豐富文本特征表示；②如何利用字詞融合后的文本特征表示來提高專利實(shí)體識(shí)別準(zhǔn)確率。

基于上述考慮，提出一種基于字詞融合和多頭注意力的專利實(shí)體識(shí)別模型(CWMA)，用于提高中文專利實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確率。該模型主要通過構(gòu)建詞集來區(qū)分詞首、詞內(nèi)和詞尾3種位置關(guān)系，再以拼接的方式融合字詞語義，從而豐富文本特征表示；并且借助多頭注意力調(diào)整權(quán)重來捕獲上下文的重要信息，增強(qiáng)模型的特征提取能力。

1 研究現(xiàn)狀分析

專利實(shí)體識(shí)別是指從專利文獻(xiàn)中識(shí)別反映技術(shù)特點(diǎn)的命名實(shí)體。目前的研究方法可分為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。

1.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法將NER轉(zhuǎn)化為序列標(biāo)注任務(wù)。陳偉等[5]利用維特比算法識(shí)別專利實(shí)體，但是隨著文本長(zhǎng)度的增加，算法復(fù)雜度會(huì)隨之增加。Arora等[6]使用支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)對(duì)不同類型的損失分配權(quán)重來提高性能，但是SVM面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力不佳。Xu等[7]結(jié)合多特征和CRF對(duì)產(chǎn)品評(píng)論文本進(jìn)行半監(jiān)督學(xué)習(xí)，CRF[8]不僅能較好地捕獲全局上下文信息，而且對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力較強(qiáng)。Jang等[9]通過句法結(jié)構(gòu)分析處理專利數(shù)據(jù)，從名詞短語和SAO(subject action object)結(jié)構(gòu)中獲得候選實(shí)體，并通過中心性指標(biāo)來評(píng)判候選實(shí)體的重要性，進(jìn)而識(shí)別專利實(shí)體?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法因依賴特征工程建設(shè)而需要消耗大量人力成本。

1.2 基于深度學(xué)習(xí)的方法

隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火熱，基于深度學(xué)習(xí)的方法在NER中廣受歡迎。雙向門控循環(huán)單元BiGRU[10]在NER中常用于處理長(zhǎng)距離的上下文信息。An等[11]引入多頭注意力來學(xué)習(xí)文本的全局信息和多層次語義特征，用于增強(qiáng)特征表示的多樣性。近年來，在中文命名實(shí)體識(shí)別(Chinese named entity recognition，CNER)中引入詞信息被驗(yàn)證是有效的。面向中文生物專利文本，Saad等[12]發(fā)現(xiàn)使用字和詞的聯(lián)合嵌入方法要優(yōu)于僅使用詞嵌入的方法。Zhang等[13]利用Lattice結(jié)構(gòu)將詞信息嵌入到字符嵌入向量中，但將模型輸入從鏈?zhǔn)叫蛄修D(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)的方法，會(huì)增加模型的計(jì)算成本。Liu等[14]在Latticce基礎(chǔ)上，將詞信息編碼成一個(gè)固定大小的向量，優(yōu)化模型的計(jì)算復(fù)雜度，在Resume數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了95.27%。羅藝雄等[15]融合字符、拼音、五筆等特征，在自建新能源領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了90.58%。

從上述研究中發(fā)現(xiàn)，字詞融合在CNER中能取得較好的成果，但是在面向?qū)＠谋緯r(shí)，準(zhǔn)確率顯著下降。本文通過依據(jù)字詞之間的位置關(guān)系來優(yōu)化字詞融合過程，用于豐富文本特征表示，并利用多頭注意力增強(qiáng)字符之間的依賴關(guān)系，從而提高專利實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確率。

2 基于位置關(guān)系的字詞融合方法

2.1 字向量表示

(1)

2.2 詞向量表示

基于字符在詞中位置，為字符構(gòu)造詞首、詞內(nèi)、詞尾3種詞集，將包含該字符的潛在詞劃分到不同詞集，用于表示同一個(gè)字符在不同位置所表達(dá)的語義信息。詞集的構(gòu)建如圖1所示。

圖1 詞集構(gòu)建方法

定義1 詞首、詞內(nèi)和詞尾3種詞集。設(shè)P(ci) 表示以字符ci為開頭的詞wi，j集合，即詞首詞集；M(ck) 表示字符ck在其內(nèi)部的詞wi，j集合(其中i

P(ci)={wi，k，?wi，k∈L，i

(2)

M(ci)={wi，k，?wi，k∈L，1≤j

(3)

S(ci)={wj，i，?wj，i∈L，1≤j

(4)

其中，L表示詞典，該詞典是在CTB(Chinese Treebank 6.0)語料庫(kù)上訓(xùn)練得到的。如果詞集為空，即無匹配詞，則會(huì)在詞集中添加特殊詞“None”。

定義2 加權(quán)求和方法。加權(quán)求和法依據(jù)詞的頻率來調(diào)整權(quán)重，對(duì)詞集內(nèi)的詞進(jìn)行加權(quán)求和。設(shè)z(w) 表示詞w在數(shù)據(jù)樣本中的頻率。其中Z表示字符的3種詞集中所有詞頻的總和，如式(5)所示，其中P、M和S是與字符ci相關(guān)的3種詞集的簡(jiǎn)寫

(5)

設(shè)v(S) 表示詞集S的詞向量，詞集S的加權(quán)求和過程如式(6)所示，其中ew(w) 表示由Word2Vec訓(xùn)練得到的詞向量

(6)

2.3 基于位置關(guān)系的字詞融合

基于位置關(guān)系的字詞融合方法先構(gòu)建詞集，隨后將詞集編碼成固定大小的詞向量，再與字向量進(jìn)行拼接融合得到嵌入向量，其過程如圖2所示。

圖2 基于位置關(guān)系的字詞融合方法

首先，構(gòu)造當(dāng)前字符ci的詞集P(ci)、M(ci) 和S(ci)， 依據(jù)字符在詞中位置，將詞分配到對(duì)應(yīng)詞集?；赪ord2Vec技術(shù)得到詞向量，依據(jù)詞頻對(duì)詞集內(nèi)所有詞向量進(jìn)行加權(quán)求和，將詞集的詞信息壓縮到一個(gè)固定維度的詞向量?jī)?nèi)，獲得v(P)、v(M) 和v(S)。 最終將3種詞向量拼接后得到與當(dāng)前字符相關(guān)的詞向量v(ci)， 如式(7)所示

v(ci)=[v(P)；v(M)；v(S)]

(7)

最后，把字符的詞向量拼接在字符的字向量之后得到嵌入向量xi，如式(8)所示

(8)

算法1：融合字詞信息的文本特征表示算法。

輸入：輸入的文本字符序列C={c1，c2，…，cn}， 數(shù)據(jù)集dataset；

輸出：嵌入向量序列X={x1，x2，…，xn}；

(2)forcinC

(3) build word sets (P(c),M(c),S(c))

(4)end for

(5)forcinC

(6)xc=BERT(c)

(7)v(P),v(M),v(S) = WeightedSum(P(c),M(c),S(c),Dict)

(8)x=concatenate(v(P);v(M);v(S);v(c))

(9)end for

(10)returnX={x1,x2,…,xn}

算法說明：算法1依據(jù)字詞位置關(guān)系，融合字詞獲得嵌入向量，作為文本特征表示。首先，步驟(1)是基于數(shù)據(jù)集文本統(tǒng)計(jì)詞頻；步驟(2)～步驟(4)是為每一個(gè)字符c構(gòu)建3種詞集P(c)，M(c)，S(c)； 步驟(5)～步驟(9)是由預(yù)訓(xùn)練模型獲取每一個(gè)字符的字向量xc和詞集向量v(c)， 具體方法如式(1)和式(6)所示，步驟(8)是通過拼接融合字詞語義信息，最后步驟(10)返回嵌入向量序列作為文本特征表示X。

假設(shè)輸入序列的長(zhǎng)度為n，構(gòu)建詞集的過程需要遍歷輸入序列，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)；獲取字向量和詞向量時(shí)間復(fù)雜度都為O(n)。綜上所述，算法總體復(fù)雜度為O(n)。

3 基于字詞融合和多頭注意力的專利實(shí)體識(shí)別模型

CWMA模型的如圖3所示，整體結(jié)構(gòu)自下而上分為4部分：①文本特征表示，通過基于位置關(guān)系的字詞融合方法得到文本特征向量；②上下文信息提取，利用BiGRU編碼器從文本特征向量中獲取上下文信息；③多頭注意力，利用多頭注意力調(diào)整上下文信息的權(quán)重來增強(qiáng)字符之間的依賴關(guān)系；④標(biāo)簽解碼，依據(jù)相鄰標(biāo)簽之間的制約關(guān)系對(duì)輸出進(jìn)行解碼并生成實(shí)體標(biāo)簽。

3.1 文本特征表示

3.2 上下文信息提取

專利文本的語句長(zhǎng)度較長(zhǎng)，使用傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN會(huì)出現(xiàn)梯度爆炸和梯度消失的問題。GRU憑借門控結(jié)構(gòu)可以過濾傳輸信息，極大緩解這類問題。對(duì)于給定輸入嵌入向量X={x1，x2，…，xn}， 每個(gè)時(shí)刻t中各單元的隱藏狀態(tài)ht計(jì)算如式(9)～式(12)所示

zt=σ(Wz[ht-1，xt])

(9)

rt=σ(Wr[ht-1，xt])

(10)

hct=tanh(Wh[rtht-1，xt])

(11)

(12)

其中，zt和rt分別是t時(shí)刻更新門和重置門的狀態(tài)；hct為t時(shí)刻候選隱藏層的狀態(tài)；ht為t時(shí)刻隱藏層的狀態(tài)；Wz、Wr、Wh為狀態(tài)更新時(shí)的權(quán)重矩陣。

面向?qū)＠谋緯r(shí)，采用BiGRU實(shí)現(xiàn)前后文的交互，使模型能捕獲序列中每個(gè)字符對(duì)于當(dāng)前字符的關(guān)聯(lián)語義。BiGRU通過構(gòu)造正反兩個(gè)方向的GRU隱藏層，得到隱藏信息輸出ht如式(13)～式(15)所示

(13)

(14)

(15)

3.3 多頭注意力

雖然通過BiGRU編碼器可以獲取語句中上下文信息，但是無法突出上下文的關(guān)鍵信息。上下文中不同的字符對(duì)當(dāng)前字符的關(guān)聯(lián)依賴程度是不同的，而BiGRU編碼器只能對(duì)信息進(jìn)行保留和刪除。本文引入多頭注意力來克服BiGRU對(duì)上下文信息權(quán)重分配單一的問題。注意力機(jī)制先通過目標(biāo)向量Q和上下文信息向量K進(jìn)行相似度計(jì)算得到注意力權(quán)重，依據(jù)權(quán)重來重構(gòu)原始向量V，得到新向量。計(jì)算如式(16)所示，其中Attention(Q，K，V) 是重構(gòu)后的V向量

(16)

式中：dk是目標(biāo)向量Q和上下文信息向量K的維度。多頭注意力多用于獲取文本的多重特征，表示多個(gè)字符之間的依賴關(guān)系。利用訓(xùn)練后的權(quán)重矩陣對(duì)Q、K、V進(jìn)行k次映射，將表示不同特征的結(jié)果拼接得到字符的最終特征表示向量b，多頭注意力的計(jì)算公式如式(17)、式(18)所示

(17)

b=Concat(head1，head2，…，headk)WO

(18)

BiGRU編碼器的輸出序列H={h1，h2，…，hn}， 經(jīng)過多頭注意力調(diào)整權(quán)重來增強(qiáng)字符之間的緊密關(guān)系后生成序列B={b1，b2，…，bn}。

3.4 標(biāo)簽解碼

使用CRF對(duì)經(jīng)BiGRU和多頭注意力處理后的編碼序列B={b1，b2，…，bn} 進(jìn)行解碼，生成標(biāo)簽序列Y={y1，y2，…，yn} 的概率計(jì)算過程如式(19)所示

(19)

loss=-log(P(Y|S))

(20)

4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 數(shù)據(jù)集和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

表1 CCP數(shù)據(jù)集中各類實(shí)體數(shù)量

采取準(zhǔn)確率P、召回率R和綜合評(píng)估指標(biāo)F1作為實(shí)驗(yàn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，如式(21)～式(23)所示

(21)

(22)

(23)

其中，TP是邊界和類別都被預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的實(shí)體數(shù)量；FP是邊界或類別被識(shí)別錯(cuò)誤的實(shí)體數(shù)量；FN是沒有被識(shí)別的實(shí)體數(shù)量。

4.2 實(shí)驗(yàn)方法和模型參數(shù)

為了驗(yàn)證模型CWMA的有效性，對(duì)以下6種模型在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

①BiLSTM-CRF：結(jié)合BiLSTM和CRF的經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。②BiGRU-CRF：在①的基礎(chǔ)上使用BiGRU替換BiLSTM。③BiGRU-MA-CRF：在②中，引入多頭注意力在BiGRU和CRF之間，在獲得上下文信息后，利用多頭注意力用于捕獲字符間依賴關(guān)系。④Lattice-LSTM[13]：構(gòu)建Lattice-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將詞信息嵌入到詞尾字符中用于豐富文本表示。⑤CAN-NER[16]：使用基于字符的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來捕獲語句中潛在詞信息，再利用GRU和全局注意力獲取全局上下文信息。⑥CWMA：本文提出的模型。

模型的訓(xùn)練環(huán)境主要由處理器i5-12400F和顯卡NVIDIA GeForce RTX 3060構(gòu)成，使用的PyTorch版本為1.11.0。在訓(xùn)練過程中，使用bert-base-chinese(https：//huggingface.co/bert-base-chinese)生成維度為768的字向量，使用Word2Vec生成維度為40的詞集向量。訓(xùn)練的初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.0015，模型優(yōu)化采用Adam。

在專利文本的實(shí)驗(yàn)中，考慮到摘要文本長(zhǎng)度普遍在300字左右的特點(diǎn)，相較于面向Resume數(shù)據(jù)集的模型輸入的最大序列長(zhǎng)度250，在面向CCP數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)中設(shè)置最大序列長(zhǎng)度為350。

4.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)一：CWMA模型在公共數(shù)據(jù)集上的有效性驗(yàn)證。6種模型在Resume數(shù)據(jù)集上的結(jié)果見表2。

表2 各模型在Resume數(shù)據(jù)集上的結(jié)果對(duì)比

從表2中可以看出，本文提出的CWMA模型表現(xiàn)的性能最優(yōu)，在準(zhǔn)確率、召回率和F1值3個(gè)指標(biāo)上都達(dá)到了最優(yōu)，分別是95.82%、95.35%和95.59%。對(duì)比前3個(gè)模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，BiGRU的性能優(yōu)于BiLSTM，并且引入多頭注意力機(jī)制能提高模型的性能。其中，后3個(gè)模型代表字詞融合方法，其模型性能要優(yōu)于前3個(gè)代表字粒度的模型，對(duì)于中文命名實(shí)體識(shí)別，字詞融合方法可以為字粒度模型提供更豐富的語義信息，獲得更優(yōu)的性能。同時(shí)，在3個(gè)字詞融合模型中CWMA的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是最優(yōu)的，在字詞融合過程中考慮字與詞的位置關(guān)系，并依據(jù)位置關(guān)系訓(xùn)練詞集向量，能夠更好地表示文本語義。

實(shí)驗(yàn)二：CWMA模型在專利數(shù)據(jù)集上的有效性驗(yàn)證。6種模型在CCP數(shù)據(jù)集上的結(jié)果見表3。

比較表2和表3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：面向?qū)＠谋镜拿麑?shí)體識(shí)別更具有挑戰(zhàn)性，相同模型在專利數(shù)據(jù)集上的3個(gè)指標(biāo)都低于Resume數(shù)據(jù)集。但是相較于BiGRU-CRF，在專利數(shù)據(jù)上的CWMA模型準(zhǔn)確率提高了11.36%，大于在Resume數(shù)據(jù)上所提升的2.08%。驗(yàn)證了字詞融合方法在專利實(shí)體識(shí)別的性能提升更顯著。這是因?yàn)閷＠写嬖诖罅坑啥鄠€(gè)詞組成的復(fù)雜實(shí)體，例如：“三維圖像框架數(shù)據(jù)庫(kù)”等，依據(jù)位置信息構(gòu)建詞集可以有效地區(qū)分不同詞對(duì)當(dāng)前字符的影響，從而提高模型的準(zhǔn)確率。而相比CAN-NER，CWMA在專利數(shù)據(jù)上在3個(gè)指標(biāo)上分別提高了3.96%、3.68%和3.83%?？傮w而言，提出的CWMA模型在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)最好，對(duì)專利實(shí)體識(shí)別提升幅度大。

表3 各模型在CCP數(shù)據(jù)集上的結(jié)果對(duì)比

4.4 消融實(shí)驗(yàn)

為了研究模型各組成部分的貢獻(xiàn)，在CCP數(shù)據(jù)集上進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4和圖4所示。

表4 在CCP數(shù)據(jù)集上的消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖4 消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文對(duì)字詞融合方法的3個(gè)步驟以及模型中的多頭注意力機(jī)制進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)。其中，Exper0表示本文提出的CWMA模型；Exper1的“-PMS”表示在CWMA模型上去除構(gòu)建詞集的步驟，只對(duì)詞進(jìn)行加權(quán)求和；Exper2的“-M”表示在CWMA模型的嵌入向量中不引入M詞集，只融合B和E詞集；Exper3的“均值法”表示不引入詞頻信息，使用均值法取代CWMA模型的加權(quán)求和法；Exper4表示在CWMA模型中去除多頭注意力模塊。

Exper1、Exper2、Exper3分別驗(yàn)證了字詞融合方法中的3個(gè)步驟都能豐富文本特征表示。其中構(gòu)建詞集的步驟對(duì)于模型影響最大，分別下降了5.77%、8.03%和6.86%，在字詞融合中考慮字與詞之間的位置信息能有效提高模型性能。在對(duì)比實(shí)驗(yàn)中LatticeLSTM未給詞內(nèi)字符融合相關(guān)詞信息，而本文引入M詞集能夠緩解詞內(nèi)字符丟失詞信息的問題。同時(shí)，加權(quán)求和法優(yōu)于均值法的結(jié)果證明依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的詞頻是有效的。

Exper4驗(yàn)證了多頭注意力對(duì)CWMA模型有著明顯的提升。去除多頭注意力后，3種指標(biāo)分別下降了3.72%、5.22%和4.44%，表明使用多頭注意力能有效地關(guān)注到語句中字符之間的依賴關(guān)系。

5 結(jié)束語

本文提出的基于字詞融合和多頭注意力的專利實(shí)體識(shí)別模型CWMA，依據(jù)字符在詞中位置信息進(jìn)行拼接融合字詞語義信息，獲取了更完整的文本表示特征，并結(jié)合BiGRU和多頭注意力共同對(duì)文本特征進(jìn)行提取，提高了專利實(shí)體識(shí)別準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用字符在詞中位置來豐富文本表示和增強(qiáng)字符之間依賴關(guān)系對(duì)于中文命名實(shí)體識(shí)別是有必要的。未來工作將考慮在模型中引入自動(dòng)識(shí)別技術(shù)詞的機(jī)制來緩解詞典的滯后性問題。