基于多模型融合的民航領(lǐng)域?qū)嶓w抽取方法

馬曉寧，趙東閣

(中國民航大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，天津 300300)

0 引 言

近年來，隨著各行各業(yè)的信息化，單純的地名、時(shí)間、機(jī)構(gòu)名等通用性的命名實(shí)體識別(named entity recognition，NER)已經(jīng)不能滿足不同領(lǐng)域的信息應(yīng)用，比如民航信息領(lǐng)域需要識別航空公司、證件、地名、機(jī)型等等。隨著出行量的增加以及“智慧民航”等口號的提出，民航信息化程度越來越高，需要建立高效的NER方法以滿足更下游的任務(wù)，比如構(gòu)建智能問答[1]、知識圖譜[2]、語義搜索[3]等。

早期，大部分NER方法是基于規(guī)則的，需要人工手寫足夠多的規(guī)則，花費(fèi)大量的人力物力。其后基于概率或統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法快速發(fā)展，比如支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)[4]、條件隨機(jī)場(conditional random field，CRF)[5]等，而不同領(lǐng)域的特征也不同，所以統(tǒng)計(jì)學(xué)方法亦需要繁雜的特征工程。

更加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)得益于硬件的發(fā)展，有了計(jì)算環(huán)境，NER任務(wù)進(jìn)入深度學(xué)習(xí)時(shí)代，其中主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks，CNN)[6]與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network，RNN)及其變種如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory，LSTM)[7]、循環(huán)門單元(gate recurrent unit，GRU)等[8]。基于以上深度網(wǎng)絡(luò)去做實(shí)體預(yù)測，許多學(xué)者在生物醫(yī)學(xué)[9]、網(wǎng)絡(luò)推文[10]等領(lǐng)域分別提出了合適的NER模型，近幾年來注意力機(jī)制域蓬勃發(fā)展，也有學(xué)者將其應(yīng)用于實(shí)體預(yù)測，比如Y Zhu等[11]融合RNN和注意力機(jī)制提出了一個(gè)字符級別的卷積注意網(wǎng)絡(luò)，以捕捉來自相鄰字符和句子上下文的信息。

隨著計(jì)算機(jī)算力的進(jìn)一步提升，一些預(yù)訓(xùn)練語言模型(pre-trained models，PTMs)涌現(xiàn)出來，它們通過預(yù)先在大規(guī)模語料庫上訓(xùn)練進(jìn)而應(yīng)用于一些NLP的下游任務(wù)，實(shí)驗(yàn)顯示均得到了很好的效果，比如自回歸語言模型[12](generative pre-training，GPT)的應(yīng)用和基于注意力的自編碼語言模型[13](bidirectional encoder representation from transformers，BERT)，而后也在NER中得到應(yīng)用。

綜上，本文使用了預(yù)訓(xùn)練語言模型BERT進(jìn)行語義編碼，微調(diào)后結(jié)合解碼模塊提出兩個(gè)基礎(chǔ)模型，在此基礎(chǔ)上，采用集成學(xué)習(xí)(ensemble learning)的思想，提出了一種混合了預(yù)訓(xùn)練與多模型加權(quán)融合的NER方法，為在海量民航信息中抽取有效實(shí)體提供了切實(shí)可行的解決方案。

1 數(shù)據(jù)處理和標(biāo)注

1.1 數(shù)據(jù)獲取與清洗

民航信息領(lǐng)域目前未有公開的中文語料集，故本文使用Python采集161 580出票網(wǎng)站的民航問答部分，首先使用Requests模塊獲取網(wǎng)站HTML數(shù)據(jù)部分，然后使用Beautifulsoup庫得到相應(yīng)的文本數(shù)據(jù)。

此時(shí)得到的文本數(shù)據(jù)還比較粗糙，使用多種方式對語料進(jìn)行預(yù)處理清洗，包括：①語料中存在大量停用詞，所以使用百度開源的停用詞庫進(jìn)行過濾，以達(dá)到提升文本質(zhì)量，降低文本維度的作用；②針對采集到的語料信息，刪除包含鏈接、圖片、表格等無用內(nèi)容保存原有的語句順序；③對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)站回復(fù)系統(tǒng)可能提供了一些自動性回復(fù)內(nèi)容，比如“您好！”、“祝您生活愉快”、“關(guān)注微信公眾號【民航微出行】”等，所以對語料中包含大量重復(fù)無用信息進(jìn)行清洗。

1.2 實(shí)體標(biāo)注與分析

針對經(jīng)過預(yù)處理的語料進(jìn)行瀏覽并結(jié)合民航信息實(shí)際情況，本文一共定義7種實(shí)體，包括航司、文件、地點(diǎn)、時(shí)間、航班號、行李物品、機(jī)型等。

在標(biāo)注方面，采取BIO(B-begin，I-inside，O-outside)標(biāo)注法，將每個(gè)元素標(biāo)注為“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，B和I分別表示實(shí)體的開頭和中間，X表示這個(gè)實(shí)體所屬的類別，O表示不屬于任何類型，標(biāo)注示例見表1。

表1 民航信息語料標(biāo)注示例

將預(yù)處理清洗過的數(shù)據(jù)使用BIO-sequence-label進(jìn)行標(biāo)注，得到人工標(biāo)注的7類實(shí)體數(shù)量以及示例見表2。

表2 民航信息語料標(biāo)注統(tǒng)計(jì)

對標(biāo)注好的語料集進(jìn)行抽樣分析，不難發(fā)現(xiàn)：①存在一些長實(shí)體，比如“中國東方航空公司”、“2021年12月30日”等；②存在大量需要上下文信息才能得到結(jié)果的實(shí)體，比如“南航持學(xué)生證能打折”、“南航是一所好學(xué)校”等。所以本文提出第一個(gè)基礎(chǔ)模型使用雙向的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，以達(dá)到同時(shí)捕捉輸入語料序列上下文特征信息的目的。

2 基礎(chǔ)模型與融合

本文采取預(yù)訓(xùn)練語言模型BERT做語義編碼，微調(diào)后，與LSTM以及CRF進(jìn)行組合得到兩個(gè)基礎(chǔ)模型，而后進(jìn)行加權(quán)融合，最后經(jīng)過后處理矯正進(jìn)行實(shí)體抽取的整個(gè)預(yù)測過程如圖1所示。

圖1 實(shí)體預(yù)測總體流程

2.1 基礎(chǔ)模型

2.1.1 BERT+BiLSTM+CRF

引入BERT模型做輸出深層特征向量表示，也可以稱之為編碼層，輸出的特征向量表示融合了BERT預(yù)訓(xùn)練中包含的語言學(xué)知識和收集到的民航語料知識，使用一個(gè)雙向的LSTM網(wǎng)絡(luò)提取上下文特征，接下來通過CRF層可以捕捉到不同標(biāo)簽之間的條件轉(zhuǎn)移概率，構(gòu)成BERT+BiLSTM+CRF組合模型，下文簡稱BLC模型，具體模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 BERT+BiLSTM+CRF模型

2.1.2 BERT+CRF

起源于上下文表示學(xué)習(xí)的BERT模型本身就能夠在一定程度上解決上下文依賴問題，所以在某些情況下，使用BERT做語義編碼后直接通過一層概率統(tǒng)計(jì)模型得到實(shí)體標(biāo)簽，亦能達(dá)到很好的效果，國內(nèi)外的不同的學(xué)者也印證了這一點(diǎn)[14，15]。所以本文選取的第二個(gè)基礎(chǔ)模型即為BERT做語義編碼后直接通過一層CRF得到標(biāo)簽結(jié)果，下文簡稱BC模型，模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 BERT+CRF模型

2.2 加權(quán)融合

引入預(yù)訓(xùn)練語言模型能夠很好的學(xué)習(xí)到先驗(yàn)知識，但是由于BERT模型參數(shù)量巨大，以及標(biāo)注人力成本受限，本文數(shù)據(jù)集在規(guī)模方面比起通用性的大型語料庫遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及，易出現(xiàn)過擬合、泛化能力差的情況，同時(shí)有學(xué)者[16]在研究中也提到了這個(gè)問題。所以在樣本規(guī)模一定的情況下，除采取調(diào)整學(xué)習(xí)率、模型微調(diào)的方法之外，本文引入集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)。近年來一些如天池賽、Kaggle、DataCastle等數(shù)據(jù)競賽也頻繁出現(xiàn)使用此種方法進(jìn)而得到很好效果的現(xiàn)象。具體選取了一種多模型加權(quán)融合的方法，提高泛化能力，在兩個(gè)基礎(chǔ)模型之上，綜合預(yù)測結(jié)果如下式所示

H(x)=∑Ti=1wihi

(1)

其中，wi是個(gè)體模型hi的相應(yīng)權(quán)重，通常我們要求wi≥0，∑Ti=1wi=1。

從實(shí)際角度來看，本文的預(yù)測模型輸入測試樣本后其基礎(chǔ)模型輸出矩陣M，維度為輸入句子長度·標(biāo)簽數(shù)量。此處假設(shè)BLC模型輸出矩陣M1，BC模型輸出矩陣為M2，在此基礎(chǔ)上對兩個(gè)模型的輸出矩陣進(jìn)行加權(quán)融合，所以最后的結(jié)果為

M=aM1+bM2

(2)

其中，a和b是實(shí)數(shù)，意為分別表示賦予BLC與BC兩個(gè)基礎(chǔ)模型的加權(quán)權(quán)重，對于單個(gè)模型在測試集上表現(xiàn)更好的基礎(chǔ)模型賦予更高的加權(quán)權(quán)重，比如對于本文選取的兩個(gè)基礎(chǔ)模型來講，平均情況下BLC是優(yōu)于BC模型的，所以權(quán)重a會更大一些。

2.3 預(yù)訓(xùn)練BERT層

2018年谷歌公司提出BERT模型[13]，很快在NLP領(lǐng)域的11個(gè)方向大幅度提高了精度，作為一個(gè)編碼模塊，BERT本質(zhì)上是通過在海量語料上運(yùn)行的一種預(yù)訓(xùn)練語言模型，在特定的NLP任務(wù)當(dāng)中，可以使用BERT的特征表示作為該任務(wù)的詞(字)嵌入特征，以替代Word2Vec。

BERT有兩大核心的任務(wù)需要完成：掩碼語言模型(masked language model，MLM)和下一句預(yù)測模型(next sentence prediction)。其中前者是指BERT在預(yù)訓(xùn)練階段隨機(jī)屏蔽掉 15%的標(biāo)記，根據(jù)上下文信息計(jì)算得出這些掩蓋的標(biāo)記，并且以一定概率保留詞的語義信息，使得信息不至于百分百的被掩蓋，從而有效解決了一些專用領(lǐng)域?qū)嶓w邊界不明顯以及語義復(fù)雜的問題。下一句預(yù)測模型指的是為每個(gè)訓(xùn)練前的樣例選擇句子A和句子B，而后50%的情況使得B是真的在A后面的下一個(gè)句子，50%情況是來自語料庫的隨機(jī)句子，這樣一來對于句子級別的任務(wù)是非常有益的。

從結(jié)構(gòu)上講，BERT的核心結(jié)構(gòu)是基于2017年Google[17]提出的Transformer自注意力機(jī)制。它拋棄了傳統(tǒng)RNN或者說CNN結(jié)構(gòu)，將輸入序列中任意位置的距離縮小為一個(gè)常量，從計(jì)算硬件的角度來講，它不再是類似RNN這種深度網(wǎng)絡(luò)的順序結(jié)構(gòu)，因此具有更好的并行性，符合現(xiàn)有的GPU框架，計(jì)算速度會更加的快。具體的，注意力機(jī)制首先會計(jì)算輸入序列中每個(gè)詞和其它詞語的相似度，下一步會對得到的相似度做一個(gè)歸一化處理，最后得到注意力權(quán)重，再把得到的注意力權(quán)重進(jìn)行加權(quán)組合，這樣會讓輸入序列中的每個(gè)字向量都含有當(dāng)前句子的其它字向量的信息，計(jì)算公式如下

Attention(Q，K，V)=softmax(QKTdk)V

(3)

其中，Q(Query)、K(Key)、V(Value) 這3個(gè)矩陣來自同一個(gè)輸入，首先計(jì)算的是Q與K之間的點(diǎn)乘，然后為了防止內(nèi)積過大，在結(jié)果上除以一個(gè)尺度標(biāo)度dk， 其中，dk表示Query和Key的向量維度。最后再利用Softmax操作將其歸一化，然后乘矩陣V得到權(quán)重求和結(jié)果。

為了確保模型關(guān)注到更多不同的信息，BERT采用了一種多頭自注意力機(jī)制，將輸入序列中詞的多種維度表示為多個(gè)頭(head)，每個(gè)頭可以從不同的角度進(jìn)行子空間表征學(xué)習(xí)，公式如下所示

headi=Attention(QWQi，KWKi，VWVi)

(4)

MutiHead(Q，K，V)=Concati(headi)WO

(5)

其中，WQi、WKi、WVi是3個(gè)線性變換的矩陣，隨訓(xùn)練不斷調(diào)整相關(guān)參數(shù)，i代表head的編號。所以BERT通過完成掩碼和下一句預(yù)測任務(wù)同時(shí)使用多頭注意力機(jī)制，這樣不但能夠?qū)W習(xí)到上下文信息，而且能夠提取到足夠的信息，本文使用BERT進(jìn)行語義編碼，得到字向量，具體結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 BERT模型結(jié)構(gòu)

CLS(special classification embedding)是用于分類的向量，SEP是一個(gè)句子的結(jié)尾，整個(gè)向量轉(zhuǎn)換過程可以寫為下式

X=BERT(E，θbert)

(6)

其中，E為模型輸入序列的向量矩陣集合，X為BERT輸出的字向量矩陣集合，θbert為BERT模型相關(guān)參數(shù)。

2.4 BiLSTM層

實(shí)驗(yàn)采集的文本中常出現(xiàn)長距離依賴關(guān)系，僅使用詞匯級別的信息識別實(shí)體存在一定困難，如“適航關(guān)系到航空器的安全性，是飛機(jī)服役的必要流程”中，“適航”是一種飛機(jī)服役過程中檢驗(yàn)安全性的活動，但“適航”單獨(dú)出現(xiàn)時(shí)，存在特征“航”，易被判斷為航司，因此，除采用BERT做字向量表示意外，還需要捕捉文本中存在的上下文信息。而作為RNN變形的LSTM，能夠捕捉句子級別的信息，它主要包含4個(gè)類邏輯門，單個(gè)LSTM結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 LSTM結(jié)構(gòu)

其計(jì)算過程如下

ft=σ(Wf·[ht-1，xt]+bf)it=σ(Wi·[ht-1，xt]+bi)t=tanh(Wc·[ht-1，xt]+bc)Ct=Ct-1·ft+it·Ctot=σ(Wo·[ht-1，xt]+bo)ht=ot·tanh(Ct)

(7)

其中，it代表輸入門，ft代表遺忘門，Ct代表細(xì)胞狀態(tài)，ot代表輸出門，使用這3個(gè)類邏輯門來保護(hù)和控制細(xì)胞狀態(tài)。Wf、Wi、Wc、Wo為不同狀態(tài)的權(quán)重矩陣，bf、bi、bc、bo是不同門的偏置，xt和ht分別為輸入和輸出，Ct是計(jì)算過程中的臨時(shí)細(xì)胞狀態(tài)，σ為sigmiod激活函數(shù)。

由于單向的LSTM網(wǎng)絡(luò)中信息只能從前往后傳，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)并不能夠訪問上文，但在實(shí)體識別的過程中，有時(shí)候我們需要依賴上文的內(nèi)容，所以本文采取了一種雙向傳播的LSTM網(wǎng)絡(luò)。

2.5 CRF解碼層

考慮到LSTM的輸出存在獨(dú)立性，各個(gè)標(biāo)簽之間沒有互相約束，會帶來的一個(gè)缺點(diǎn)就是出現(xiàn)非法標(biāo)簽，比如標(biāo)簽 {B，I，I，O，I，I} 中，標(biāo)簽I理論上只能在標(biāo)簽B之后出現(xiàn)，一種有效的方案就是在BiLSTM層后面接入一個(gè)概率統(tǒng)計(jì)模型。所以本文中CRF模型起到了兩個(gè)作用：①在提出的BLC模型中，CRF建模提取句子級別的損失，以彌補(bǔ)LSTM輸出標(biāo)簽之間的弱約束性；②在本文提出的BC模型中，作為BERT模型的解碼層。

CRF是一種給定輸入的隨機(jī)變量x，求解條件概率P(y|x) 的無向圖模型，它可以將序列標(biāo)注問題看成是一個(gè)kn分類問題，用于序列標(biāo)注時(shí)，可以特例化成 Linear-CRF來計(jì)算每個(gè)時(shí)刻的詞語類別概率信息，給定句子詞語輸入序列，為了計(jì)算條件概率P我們使用CRF假設(shè)，該分布為指數(shù)分布，輸入之間的關(guān)聯(lián)僅僅發(fā)生在了相鄰位置，且關(guān)聯(lián)具有指數(shù)相加性，由此可得概率結(jié)果為

p(y|x)=1Z(x)epx{∑Tt=1w·φ(yt-1，yt，xt)}

(8)

其中，x為輸入序列，y為預(yù)測標(biāo)簽，w為權(quán)重，Z(x) 為歸一化函數(shù)有

Z(x)=∑y∏Tt=1exp{∑Kk=1wkfk(yt-1，yt，xt)}

(9)

其中，fk為特征函數(shù)，那么對于本文的NER任務(wù)，給定語料句子x作為輸入序列，y為標(biāo)簽變量序列，那么隨機(jī)變量y的條件概率分布滿足馬爾科夫性，即構(gòu)成條件隨機(jī)場。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

3.1 實(shí)驗(yàn)評價(jià)指標(biāo)

為了驗(yàn)證本文提出模型對民航信息語料實(shí)體抽取的有效性，本文將召回率(Recall，R)、正確率(Precision，P)以及F1值作為評價(jià)指標(biāo)，其表達(dá)公式表達(dá)如下

p=識別正確的實(shí)體數(shù)識別出的所有實(shí)體數(shù)×100%

(10)

R=識別正確的實(shí)體數(shù)樣本實(shí)體總數(shù)×100%

(11)

F1=2×P×RP+R×100%

(12)

其中，F(xiàn)1值是準(zhǔn)確率P以及召回率R的加權(quán)平均結(jié)果，使用其衡量模型計(jì)算結(jié)果能夠有效避免準(zhǔn)確率與召回率出現(xiàn)矛盾的情況。

3.2 參數(shù)設(shè)置

在pytorch 1.5的環(huán)境下，實(shí)驗(yàn)選用了Google開源的中文Base版本的BERT模型，該網(wǎng)絡(luò)共有12個(gè)Block層，12個(gè)多頭注意力，一共會輸出768維的特征向量。由于BERT經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練后對下游任務(wù)微調(diào)時(shí)少量學(xué)習(xí)批次即可收斂到最優(yōu)，所以將BERT層設(shè)置為很小的學(xué)習(xí)率，另外根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，學(xué)習(xí)率的設(shè)置采取動態(tài)調(diào)整的方法，具體的，從5e-5到5e-6動態(tài)調(diào)整，每6個(gè)批次調(diào)整一次，相對BERT來講，CRF層收斂速度較慢，所以設(shè)置較高的學(xué)習(xí)率，本文中統(tǒng)一設(shè)置為BERT層的100倍。為了預(yù)防過擬合，本文采取dropout策略。模型融合時(shí)選擇權(quán)重(0.6，0.4)，更詳細(xì)的最佳模型參數(shù)設(shè)置見表3。

表3 模型最優(yōu)參數(shù)

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

由于本文數(shù)據(jù)量較小，故按照小規(guī)模數(shù)據(jù)集劃分法，60%數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，20%數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，20%數(shù)據(jù)作為測試集。一共設(shè)置4個(gè)模型。

(1)傳統(tǒng)意義上的基線模型BiLSTM+CRF，它是NER領(lǐng)域的經(jīng)典模型，采取了靜態(tài)詞向量進(jìn)行訓(xùn)練。

(2)在基線模型上引入的BERT預(yù)訓(xùn)練生成詞向量輸入得到BLC模型。

(3)在BERT預(yù)訓(xùn)練模型后加一層概率統(tǒng)計(jì)模型解碼得到BC模型。

(4)BLC與BC模型進(jìn)行加權(quán)融合后得到的集成模型。

采取準(zhǔn)確率、召回率、以及F1值進(jìn)行評估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表4。

表4 各模型識別結(jié)果

分析表4結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，從整體上來講引入BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型后，BLC與BC模型均有小幅度提升，比如在傳統(tǒng)的BiLSTM+CRF模型之前引入BERT對輸入文本進(jìn)行語義編碼，生成字向量，相比僅僅使用BiLSTM+CRF的F1值提升了3.45%，另外僅僅使用BERT作為編碼層，后加概率模型CRF層進(jìn)行解碼輸出，F(xiàn)1值也相對BiLSTM+CRF提高了1.77%。從召回率角度來看，由于預(yù)訓(xùn)練模型在大量語料上進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，能夠?qū)W到較多的先驗(yàn)知識，所以相比沒有預(yù)訓(xùn)練層的模型召回率普遍會高很多。

最后BLC+BC模型進(jìn)行加權(quán)融合后的集成模型，相較于BiLSTM+CRF模型F1值提升了7.1%，相對于本文使用的BC模型提升了3.2%，相對于BLC模型提升了1.43%。

3.4 后處理與修正

對上述模型不同實(shí)體的識別結(jié)果進(jìn)行分析，見表5。

表5 不同實(shí)體的F1值結(jié)果/%

分析表5不難得出，引入BERT的模型在文件、地點(diǎn)、行李物品等方面都得到了比較好的識別效果，分析原因可能兩點(diǎn)，其一是BERT在大規(guī)模語料集上預(yù)先訓(xùn)練，包含了足夠的先驗(yàn)知識；其二是BERT被設(shè)計(jì)成一個(gè)雙向的深度模型，加之它的掩碼和預(yù)測下一句任務(wù)使之充分提取了上下文句意，所以在通用性的詞語和大部分專用詞語上能夠得到比較好的效果。但也恰恰是這些原因，對于少部分專用領(lǐng)域詞語識別效果存在一定誤差。對效果不好的實(shí)體識別結(jié)果，本文對輸入句子和識別結(jié)果進(jìn)行了抽樣分析，發(fā)現(xiàn)主要存在以下問題：①特殊識別錯誤的實(shí)體，比如句子“從南航南門出發(fā)，經(jīng)過校門口乘坐S1號線能夠到到機(jī)場”中南航是表示學(xué)校，在模型中即可能識別成航司。②存在嵌套實(shí)體，比如“廈航紀(jì)念品737-8型100架紀(jì)念版飛機(jī)模型”整個(gè)句子是一個(gè)長實(shí)體，同時(shí)內(nèi)含多個(gè)實(shí)體。③特殊情況識別錯誤，比如航班號的書寫是有嚴(yán)格規(guī)定的，國內(nèi)航班規(guī)則為航司兩字加4位數(shù)字，國際航班為航司代碼加3位數(shù)字。④預(yù)測結(jié)果存在明顯錯誤的實(shí)體，比如實(shí)體中包含標(biāo)點(diǎn)符號。

所以針對發(fā)現(xiàn)的這些問題做出一些處理校正，主要是通過是否接受結(jié)果以及根據(jù)詞語邊界、特性、專用領(lǐng)域特點(diǎn)，使用正則對部分識別錯誤或者識別不準(zhǔn)確的實(shí)體加以糾正，具體得做出以下幾條糾正策略。

(2)針對嵌套實(shí)體，丟棄被嵌套的實(shí)體，僅僅保存最長的實(shí)體。

(4)針對明顯錯誤的實(shí)體直接丟棄。

在測試集上使用上述處理方法進(jìn)行校正，最終得到預(yù)測結(jié)果與未修正對比見表6。

表6 處理校正后的預(yù)測結(jié)果對比/%

結(jié)果對比發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過對不同錯誤或者嵌套實(shí)體的處理，各個(gè)模型識別結(jié)果均有小幅度提升，其中本文提出的BLC與BC融合模型的實(shí)體預(yù)測F1值較未處理矯正之前提升了0.64%。

4 結(jié)束語

本文通過引入自編碼語言模型BERT生成文本字向量，與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率模型組合生成兩個(gè)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器，將兩個(gè)學(xué)習(xí)器采用一種集成學(xué)習(xí)方法加權(quán)融合后預(yù)測實(shí)體，汲取了基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器的優(yōu)點(diǎn)，最后達(dá)到了較高的識別效果，一定程度上改善了BERT在小樣本下存在的過擬合問題。最后，針對民航信息領(lǐng)域的文本特征，本文結(jié)尾提出一系列輔助修正方法使結(jié)果達(dá)到更優(yōu)。在下一步的工作中，將結(jié)合擴(kuò)展不同實(shí)體的規(guī)則，擴(kuò)充不同來源的數(shù)據(jù)集，增加標(biāo)注文本的數(shù)量，以便更好開展下一步知識圖譜構(gòu)建的任務(wù)。