宋曄璇，陳 釗，2，武 剛，2

(1.北京林業(yè)大學(xué) 信息學(xué)院，北京 100083；2.國家林業(yè)草原林業(yè)智能信息處理工程技術(shù)研究中心，北京 100083)

0 引言

命名實體識別(named entity recognition)指抽取文本中的人名、地名、機(jī)構(gòu)名、領(lǐng)域術(shù)語等專有名詞，是自然語言處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)任務(wù)。

近年來，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的命名實體識別模型，在新聞[1]、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域[2-3]已經(jīng)展示出了較高的準(zhǔn)確性和魯棒性，很大原因是這些領(lǐng)域有著大規(guī)模的完整標(biāo)注的語料。然而，在許多領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的標(biāo)注難度大，標(biāo)注成本高，高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)難以獲得。

針對特定領(lǐng)域缺少標(biāo)注數(shù)據(jù)的問題，研究人員探索使用更加容易獲得的部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)。通過現(xiàn)有資源如目標(biāo)領(lǐng)域的詞典、網(wǎng)頁超鏈接等，自動標(biāo)記出數(shù)據(jù)中的一部分實體，得到數(shù)據(jù)中的部分標(biāo)簽。最早對部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)的研究主要基于條件隨機(jī)場(conditional random field，CRF)[4],結(jié)構(gòu)化感知器和結(jié)構(gòu)化支持向量機(jī)[5]。Tsuboi等[6]提出了一種基于部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練的CRF模型，能夠應(yīng)用于命名實體消歧[7]、依存分析[8]、詞性標(biāo)注[9]和命名實體識別[10]等任務(wù)。但是，其仍存在的問題是部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)中有一些字符的標(biāo)簽未知，這些未知的標(biāo)簽會在訓(xùn)練模型時引入噪聲[11]。一種典型的方法是將未標(biāo)注的位置直接視為非實體標(biāo)簽，還有一些方法[12]假設(shè)未標(biāo)注位置的標(biāo)簽是均勻分布的。但是這兩種方法取得的效果并不好，第一種導(dǎo)致大多數(shù)實體無法被識別，降低了召回率；第二種雖然能夠召回大量實體，但同時也降低了查準(zhǔn)率。

遷移學(xué)習(xí)的方法是從現(xiàn)有資源的角度出發(fā)來解決目標(biāo)領(lǐng)域中沒有標(biāo)注數(shù)據(jù)或標(biāo)注數(shù)據(jù)少的問題[13]。在自然語言處理領(lǐng)域，遷移學(xué)習(xí)主要分為基于資源的遷移和基于模型的遷移?；谫Y源的遷移對額外資源的規(guī)模和質(zhì)量比較敏感，在跨語言遷移任務(wù)中[14-15]比較常見?；谀Ｐ偷倪w移不需要額外資源，通過對模型結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)或特征表示等進(jìn)行調(diào)整，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)性，在兩個不同但有關(guān)聯(lián)的任務(wù)間傳遞知識。一些跨領(lǐng)域的序列標(biāo)注方法[16-18]通過把一個在成熟源領(lǐng)域數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的命名實體識別模型的參數(shù)遷移到另一個有少量標(biāo)準(zhǔn)的目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上，從而提高了目標(biāo)領(lǐng)域的識別效果，驗證了不同領(lǐng)域在處理相同任務(wù)時具有底層知識相似性，而且這種底層知識具有可遷移性。

本文提出了一種基于部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)和遷移學(xué)習(xí)的命名實體識別方法。首先擴(kuò)展了Tsuboi等[6]的方法，使得模型能夠聯(lián)合部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)和標(biāo)簽的經(jīng)驗分布進(jìn)行訓(xùn)練。然后將新聞領(lǐng)域的知識遷移到本文的測試領(lǐng)域，在測試領(lǐng)域的部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)上訓(xùn)練得到標(biāo)簽的經(jīng)驗分布。最后，將部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)和標(biāo)簽的經(jīng)驗分布輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練。

我們分別在植物病蟲害和優(yōu)酷視頻數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗，實驗結(jié)果表明，本文方法能夠有效降低部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)的噪聲，且取得較好的識別效果。

1 基礎(chǔ)模型

中文命名實體識別是一種序列標(biāo)注問題。由于中文詞邊界不容易確定，為了避免分詞錯誤影響模型的識別效果，本文選擇對序列中的字符進(jìn)行標(biāo)注。在含有全部標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，每個字有且僅有一個與之對應(yīng)的標(biāo)簽。本文使用三標(biāo)記(BIO)，B表示該字符是實體詞的起始位置，I表示該字符是實體詞的中間位置或結(jié)束位置，O表示該字符為非實體詞。如圖1所示，在句子“北京是中國的首都”中，“北京”和“中國”為實體詞，其他字符為非實體詞，該句子的標(biāo)注序列為:

圖1 “北京是中國的首都”的標(biāo)注序列

L={B,I,O,B,I,O,O,O}

目前，在中文數(shù)據(jù)集上，識別效果較好的是Bi-LSTM-CRF模型[1]，本文使用Bi-LSTM-CRF模型作為基礎(chǔ)模型，使用以字作為語義單元，字詞信息相結(jié)合的方式[19]，具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 BiLSTM-CRF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

其中，Wi和bi是全連接層的權(quán)重和偏置。給定完全標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù){xj,yj}N，其中N為樣本個數(shù)，n為句子長度。每條樣本xj在所有可能的識別結(jié)果中只有一條正確的路徑y(tǒng)j。根據(jù)Lafferty等[4]提出的條件隨機(jī)場，模型的損失函數(shù)計算如式(7)、式(8)所示。

(7)

(8)

其中，yi-1和yi表示第i-1個和第i個字符的標(biāo)注結(jié)果，T和A分別為轉(zhuǎn)移矩陣和發(fā)射矩陣。Tyi-1,yi表示從yi-1到y(tǒng)i的轉(zhuǎn)移得分，Ai,yi表示yi的發(fā)射得分。

2 基于部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)和經(jīng)驗分布的命名實體識別方法

2.1 基于部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)和標(biāo)簽經(jīng)驗分布的Partial-CRF

2.1.1 部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)

以圖3中的句子“北京是中國的首都”為例。在無法獲得完整的標(biāo)注信息的場景下，只能夠確定“中國”是一個地名實體，由此可以將這兩個字符準(zhǔn)確地標(biāo)記為B、I，而其他字符的標(biāo)簽是未知的，可能為B、I、O中的任意一個，這樣的數(shù)據(jù)就是部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)。

圖3 “北京是中國的首都”部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)

在部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)中，對于每個被觀測的句子xj，得到的標(biāo)注序列不是唯一的，而是一個由所有滿足約束條件的可行序列組成的集合。如句子“北京是中國的首都”在滿足“中國”被標(biāo)記的條件下，每個字對應(yīng)的可能標(biāo)注集合為:

P={(B,I,O),(B,I,O),(B,I,O),(B),(I),

(B,I,O),(B,I,O),(B,I,O)}

設(shè)YP是可行序列的集合，那么相應(yīng)的部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)的損失函數(shù)就可以粗略計算為：

2.1.2 標(biāo)簽的經(jīng)驗分布

圖4 標(biāo)簽的經(jīng)驗分布

2.2 基于遷移學(xué)習(xí)的經(jīng)驗分布的計算方法

本文沒有使用統(tǒng)計方法計算概率分布。因為在特定領(lǐng)域缺少標(biāo)注語料，很難準(zhǔn)確地統(tǒng)計出每個實體出現(xiàn)的頻率。此外，實體類型繁多，訓(xùn)練數(shù)據(jù)也無法覆蓋所有實體。

本文使用模型遷移的方法計算標(biāo)簽的經(jīng)驗分布。模型遷移的本質(zhì)是通過遷移模型參數(shù)將知識從源領(lǐng)域傳輸?shù)侥繕?biāo)領(lǐng)域。源領(lǐng)域數(shù)據(jù)一般是來自于公共領(lǐng)域的完整標(biāo)注數(shù)據(jù)，如本文使用了人民日報語料作為源領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。源領(lǐng)域數(shù)據(jù)包含了豐富的語義和語法信息，這種底層知識遷移到其他領(lǐng)域同樣適用。如連詞、助詞等在文本中頻繁出現(xiàn)的詞一定不是實體，而頻繁出現(xiàn)的語義近似的詞很有可能是實體。

其中，Ai為全連接層的輸出得分，L為標(biāo)簽集。

2.3 模型訓(xùn)練

本文訓(xùn)練的三個模型都是相同的Bi-LSTM結(jié)構(gòu)，分別是用于遷移學(xué)習(xí)的源模型(source model)、用于計算經(jīng)驗分布的目標(biāo)模型(target model)和輸出最終結(jié)果的任務(wù)模型(task model)。源模型用softmax輸出結(jié)果，使用交叉熵計算損失。目標(biāo)模型用softmax輸出經(jīng)驗分布，然后加入任務(wù)模型，共同使用Partial-CRF計算模型的損失。源模型和任務(wù)模型都使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量和隨機(jī)初始化的字向量。整個模型框架如圖5所示。

圖5 模型訓(xùn)練框架圖

訓(xùn)練順序如下：

(1) 使用人民日報語料訓(xùn)練源模型，將性能調(diào)至最優(yōu)。然后將參數(shù)遷移到目標(biāo)模型。目標(biāo)模型的word embedding層、char LSTM層和token LSTM層使用源模型的參數(shù)，其余層使用隨機(jī)初始化的參數(shù)。

(2) 將我們的領(lǐng)域數(shù)據(jù)輸入目標(biāo)模型，輸出經(jīng)驗分布；將我們的領(lǐng)域數(shù)據(jù)輸入任務(wù)模型，輸出BI-LSTM的隱層特征。目標(biāo)模型和任務(wù)模型是同時進(jìn)行訓(xùn)練的。

(3) 將隱層特征和經(jīng)驗分布共同輸入Partial-CRF層計算損失，然后進(jìn)行梯度下降的過程，同時更新目標(biāo)模型和任務(wù)模型的參數(shù)，也可以選擇固定目標(biāo)模型的參數(shù)。

3 實驗與分析

3.1 實驗數(shù)據(jù)

本文使用的含有部分標(biāo)簽的語料來自于植物病蟲害領(lǐng)域和視頻領(lǐng)域。提到的源領(lǐng)域模型在1998年人民日報的標(biāo)注語料上訓(xùn)練。語料的統(tǒng)計信息如表1所示。

表1 語料統(tǒng)計信息

其中，視頻領(lǐng)域的語料來自Jie等[10]發(fā)布的公開數(shù)據(jù)集，他們收集了優(yōu)酷網(wǎng)頁上的標(biāo)題文本，通過移除語料中的實體標(biāo)記來獲得含有部分標(biāo)簽的語料。我們使用該語料作為訓(xùn)練集，并保留了原本語料中的部分實體標(biāo)記。考慮到很多領(lǐng)域存在一些專有名詞本身就屬于實體詞或?qū)嶓w詞的一部分，有效地利用這些專有名詞，同樣能夠得到標(biāo)注數(shù)據(jù)中的部分標(biāo)簽。因此我們還構(gòu)建了植物病蟲害領(lǐng)域的部分標(biāo)注語料，具體實現(xiàn)方法如下：

語料收集和預(yù)處理我們在《植物保護(hù)》《雜草學(xué)報》《農(nóng)藥學(xué)學(xué)報》《昆蟲學(xué)報》中搜集了主題為植物保護(hù)和病蟲害防治的摘要5 062篇，并篩選其中長度為10到100的句子用于本文語料的構(gòu)建。然后進(jìn)行了預(yù)處理，包括英文大小寫轉(zhuǎn)換和中文簡繁體轉(zhuǎn)換等。另外，我們考慮到病蟲害領(lǐng)域的名稱表示方法不統(tǒng)一，可能使用英文縮寫、羅馬字符和中文。因此，我們將羅馬字符和英文縮寫統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為中文，例如：

(1) 對農(nóng)藥的單位和劑型進(jìn)行轉(zhuǎn)換,如將“g a.i./hm2”轉(zhuǎn)換為“克有效成分用量每公頃”，將“SC”轉(zhuǎn)換為“分散劑”；

(2) 對病蟲害的品種進(jìn)行轉(zhuǎn)換，如將“Ⅱ代”轉(zhuǎn)換為“二代”；

(3) 對時間單位進(jìn)行轉(zhuǎn)換，如將“y”轉(zhuǎn)換為“年”，將“M”轉(zhuǎn)換為“月”，將“d”轉(zhuǎn)換為天。

測試集人工標(biāo)注測試集，標(biāo)注完成后由專業(yè)人員進(jìn)行校驗。另外，由于林業(yè)領(lǐng)域的特點(diǎn)，有些病蟲害實體中包含植物名稱，根據(jù)命名實體的標(biāo)注規(guī)則應(yīng)該對更長的實體進(jìn)行標(biāo)記，如將“水稻卷葉螟”標(biāo)注為病蟲害實體，就不再對“水稻”單獨(dú)標(biāo)注。

訓(xùn)練集首先收集領(lǐng)域內(nèi)的詞匯構(gòu)建領(lǐng)域詞典，然后基于詞典匹配的方法自動地標(biāo)記出語料中的部分實體，從而得到用于訓(xùn)練模型的部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)，節(jié)省了大量的人工成本。本文使用的植物病蟲害領(lǐng)域詞典包括三類專有名詞，分別來自于中國植物信息網(wǎng)和《農(nóng)藥通用名稱 GB 4839-1998》，詞典規(guī)模如表2所示。

表2 植物病蟲害詞典

然后使用雙向最大匹配算法進(jìn)行匹配得到部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)，該算法綜合考慮了正向和逆向的匹配結(jié)果。

3.2 實驗設(shè)置

實驗中使用隨機(jī)初始化的字向量和基于Gigaword語料庫[19]訓(xùn)練的100維的詞向量。實驗的源模型、目標(biāo)模型和任務(wù)模型采用同樣的超參數(shù)設(shè)置，訓(xùn)練模型時均使用Adam算法更新參數(shù)。具體的超參數(shù)信息如表3所示。

表3 超參數(shù)設(shè)置

3.3 實驗結(jié)果及分析

本文采用查準(zhǔn)率(Precision，P),召回率(Recall，R)及F值來評估實驗結(jié)果，相應(yīng)的計算如式(14)～式(16)所示。

(14)

(15)

(16)

TP(true positives)為所有正樣本中被正確識別為正樣本的數(shù)量，F(xiàn)P(false positives)是指負(fù)樣本被識別成正樣本的數(shù)量，F(xiàn)N(False Negatives)是指正樣本被錯誤識別為負(fù)樣本的數(shù)量。

為了驗證本文提出方法的有效性，我們設(shè)計了五組實驗，具體實驗結(jié)果如表4和表5所示。

表4 植物病蟲害語料的實驗結(jié)果

表5 優(yōu)酷語料的實驗結(jié)果

Dict-Matched:為了測試實體詞典的覆蓋程度，我們在植物領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了詞典匹配的實驗。使用領(lǐng)域詞典中的實體詞對測試集的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，匹配算法是雙向最大匹配；

BiLSTM-CRF:將部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)中的未被標(biāo)注的字符標(biāo)記為“O”，然后訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，最后用該模型在測試集上進(jìn)行命名實體識別；

Transfer：用人民日報語料訓(xùn)練源模型，并將參數(shù)遷移到與源模型結(jié)構(gòu)相同的目標(biāo)模型。用部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)對目標(biāo)模型進(jìn)行微調(diào)后，在測試集上進(jìn)行命名實體識別；

Ours-Frozen：用本文提出的方法同時訓(xùn)練目標(biāo)模型和任務(wù)模型，訓(xùn)練過程中保持目標(biāo)模型的參數(shù)不變，僅優(yōu)化任務(wù)模型的參數(shù)，最后在測試集上進(jìn)行命名實體識別；

Ours-Finetune：用本文提出的方法同時訓(xùn)練目標(biāo)模型和任務(wù)模型，訓(xùn)練過程中使用相同的學(xué)習(xí)率，更新兩個模型的全部參數(shù)，最后在測試集上進(jìn)行命名實體識別。

從表4的結(jié)果可知，Dict-Matched方法取得了最低的召回率，這說明盡管領(lǐng)域詞典的規(guī)模很大，但仍有很多詞覆蓋不到，主要原因有二：一是由于領(lǐng)域知識更新迭代較快，出現(xiàn)了很多新詞；二是由于大多數(shù)實體詞是兩個專有名詞的組合或嵌套形式，詞典匹配的方法無法識別。在植物病蟲害數(shù)據(jù)集上，BiLSTM-CRF比Dict-Matched方法的召回率提高了19%，說明了字向量和詞向量相結(jié)合的BiLSTM能夠捕獲詞邊界特征和句子的全局信息。Transfer方法在兩個數(shù)據(jù)集上的識別效果都有所提升，說明了不同領(lǐng)域間底層的語義和語法信息是具有共性的，具有相同目標(biāo)的不同領(lǐng)域可以通過共享模型參數(shù)的方式共享知識。本文提出的方法使查全率和查準(zhǔn)率都保持在一個穩(wěn)定的水平，F(xiàn)值在兩組數(shù)據(jù)上分別提高了11%和10.8%。我們的方法比遷移學(xué)習(xí)的方法效果好，說明經(jīng)驗分布的使用增大了未標(biāo)記位置被識別的概率，在一定程度上增大了召回率。對比Ours-Frozen方法和Ours-Finetune方法，發(fā)現(xiàn)在訓(xùn)練時對目標(biāo)模型的參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，能夠提升模型的識別效果。

本文在人民日報語料上預(yù)訓(xùn)練的模型查準(zhǔn)率為90.5%,召回率為91%,F值為90.75%。Ours-Finetune方法在遷移的過程中損失了將近10%的性能,但仍然比Transfer方法的效果要好。說明本文提出的方法也降低了外部語料在部分標(biāo)簽語料上的遷移損失。

我們還在優(yōu)酷語料和植物病蟲害語料上對近幾年來的方法進(jìn)行了比較，實驗結(jié)果如表6、表7所示。其中，Hedderich等[21]在BiLSTM模型的基礎(chǔ)上添加了噪聲適應(yīng)層，可以有效地糾正部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)中的錯誤信息，但仍需要人工標(biāo)注少量的數(shù)據(jù)。Greenberg等[12]基于LSTM模型和邊際條件隨機(jī)場模型(marginal conditional random field)，把少量部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集一起訓(xùn)練，取得效果要比單獨(dú)使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集更好。Jie等[10]同樣使用了邊際條件隨機(jī)場模型(Marginal CRF),他們將部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)分為若干份，通過自訓(xùn)練迭代模型預(yù)測剩余一份的標(biāo)簽，經(jīng)過多次交叉驗證得到最終的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。實驗證明，經(jīng)過自訓(xùn)練得到的數(shù)據(jù)能夠有效提高模型的召回率。

表6 不同方法在植物病蟲害語料上的對比

表7 不同方法在優(yōu)酷語料上的對比

由表6和表7可以看出，Greenberg[12]的方法查準(zhǔn)率最低，我們認(rèn)為邊際條件隨機(jī)場是給模型加入了一個均勻分布，將未標(biāo)記的字等可能視為實體或非實體標(biāo)簽，這樣雖然可以最大程度地召回文本中的實體，但也導(dǎo)致大量的非實體被錯判成實體。本文提出方法的F值比最好的方法分別提升了2.8%和1.1%，是因為使用外部知識模擬了標(biāo)簽的經(jīng)驗分布，在增大了召回率的同時，也對未標(biāo)記位置構(gòu)成約束，使召回率和查準(zhǔn)率達(dá)到平衡。

4 結(jié)論

命名實體識別作為自然語言處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)任務(wù)，有著非常重要的作用。目前，命名實體識別在新聞、生物等領(lǐng)域已經(jīng)取得了很好的成績，但在一些缺乏標(biāo)注數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，效果不夠理想，且獲得標(biāo)注數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)成本。針對這種情況，本文提出了一種基于部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)的命名實體識別方法。考慮到部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)中含有噪聲信息，會降低模型的識別效果，本文通過遷移學(xué)習(xí)計算標(biāo)簽的經(jīng)驗分布，約束樣本在模型訓(xùn)練過程中的權(quán)重占比，從而使部分標(biāo)簽數(shù)據(jù)更接近于真實數(shù)據(jù)的分布。在兩個數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明本文提出的方法是有效的。我們在計算標(biāo)簽的經(jīng)驗分布時僅使用了模型遷移的方法，所獲得的底層知識較少，在未來的研究中可以嘗試更有效的遷移方法。