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        一種基于NLP的技術(shù)體制符合性審查方法

        2021-09-15 02:36:18樊志強(qiáng)凌冬怡
        關(guān)鍵詞:關(guān)鍵規(guī)則信息

        樊志強(qiáng),凌冬怡,牛 嬋

        (1.華北計(jì)算技術(shù)研究所,北京 100083; 2.軍事科學(xué)院,北京 100091)

        0 引 言

        技術(shù)體制是指系統(tǒng)論證研制過程中所采用的技術(shù)途徑,是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能和性能要求的主要技術(shù)框架,也是制定系統(tǒng)需遵循技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的主要依據(jù)。技術(shù)體制對于系統(tǒng)的論證建設(shè)發(fā)揮著重要的作用,因此,有不少研究人員開展了多個領(lǐng)域的系統(tǒng)技術(shù)體制研究工作[1-5]。吳紅兵等人[6]和李西娟[7]給出了電子信息系統(tǒng)的技術(shù)體制分類,楊怡等人[8]利用基于DoDAF的多視圖描述方法,提出了目前綜合電子信息系統(tǒng)的一般技術(shù)體制框架,薛曉飛等人[9]針對電子信息系統(tǒng)集成過程中遇到的通信方式、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、體系結(jié)構(gòu)等信息數(shù)據(jù)交換技術(shù)體制不一致問題,提出了一種能夠在研制過程中保證體制兼容的研制方法。

        系統(tǒng)技術(shù)體制審查驗(yàn)證,是有效構(gòu)建完整統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)信息體系的基礎(chǔ),是保障各類武器裝備、作戰(zhàn)節(jié)點(diǎn)、信息資源互聯(lián)互通互操作、入網(wǎng)成體系的關(guān)鍵,對系統(tǒng)論證建設(shè)整個過程具有重要作用?,F(xiàn)有研究大多關(guān)注在系統(tǒng)研制后進(jìn)行技術(shù)體制標(biāo)準(zhǔn)符合性測試驗(yàn)證[10-13]。然而,現(xiàn)有管理規(guī)定要求在系統(tǒng)立項(xiàng)論證時,就明確其技術(shù)體制,并開展技術(shù)體制符合性審查工作。

        技術(shù)體制符合性審查(下文簡稱“技術(shù)體制審查”)是信息系統(tǒng)立項(xiàng)評審前的一個重要環(huán)節(jié),是對新立項(xiàng)系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)信息體系中定位和作用及相關(guān)技術(shù)要求符合性的綜合評估,也是控制項(xiàng)目研發(fā)成本和運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的有效手段。目前技術(shù)體制符合性審查的常用方法以人工審查、專家經(jīng)驗(yàn)判斷為主,主要存在以下問題:1)專家領(lǐng)域知識受局限,容易出現(xiàn)評價不客觀、不全面的現(xiàn)象;2)人工進(jìn)行問題分析定位困難,系統(tǒng)在使用時出現(xiàn)互聯(lián)、互通、互操作、互理解等方面的問題時,難以快速有效確定是哪些系統(tǒng)違反了哪些技術(shù)體制要求。

        因此,針對上述存在的問題,本文開展基于自然語言處理(NLP)的技術(shù)體制審查方法研究,為技術(shù)體制審查工作提供有效的技術(shù)支撐手段。

        1 技術(shù)體制符合性審查需求分析

        1.1 技術(shù)體制審查內(nèi)容分析

        根據(jù)審查的不同維度,技術(shù)體制審查的主要內(nèi)容可以概括為3類:1)遵循標(biāo)準(zhǔn)符合性審查;2)體系結(jié)構(gòu)一致性審查;3)項(xiàng)目關(guān)聯(lián)性審查。標(biāo)準(zhǔn)符合性是指新立項(xiàng)項(xiàng)目所需構(gòu)建的項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)體系與已有標(biāo)準(zhǔn)體系的符合情況。標(biāo)準(zhǔn)復(fù)合性是指待審項(xiàng)目的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)與同類項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)體系的的符合情況。體系結(jié)構(gòu)一致性是指新立項(xiàng)研制信息系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)與現(xiàn)有頂層體系結(jié)構(gòu)的一致性。項(xiàng)目關(guān)聯(lián)性是指待審查項(xiàng)目與體系中已有項(xiàng)目的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

        1.2 智能化技術(shù)體制審查手段必要性分析

        鑒于現(xiàn)有人工審查過程中存在的問題,急需有效的智能化審查手段,以提高技術(shù)體制審查的效率和質(zhì)量。此外,由于技術(shù)體制審查的內(nèi)容既包括對項(xiàng)目本身立項(xiàng)依據(jù)、項(xiàng)目背景、可行性等的概況審查,又包括對系統(tǒng)頂層設(shè)計(jì)合理性、體系架構(gòu)一致性的審查,同時也包括與項(xiàng)目相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系符合性的審查,審查涉及相關(guān)的關(guān)鍵信息的比對,審查流程和結(jié)論還與相關(guān)頂層指導(dǎo)文件緊密相關(guān)。因此,需要根據(jù)技術(shù)體制審查的特點(diǎn),研究一套智能化的技術(shù)體制審查方法,以支持科學(xué)、高效的技術(shù)體制審查工作。

        2 基于NLP的技術(shù)體制審查方法

        基于技術(shù)體制審查文檔,開展智能化審查工作的總體技術(shù)思路如圖1所示。首先需要進(jìn)行關(guān)鍵信息抽取,即提取文檔中待審查內(nèi)容對應(yīng)的技術(shù)體制關(guān)鍵要素特征。在這個過程中,基于提取的技術(shù)體制審查關(guān)鍵特征信息,構(gòu)建歷史技術(shù)體制審查知識庫,利用知識工程方法提高技術(shù)體制審查關(guān)鍵特征提取的效率。在得到技術(shù)體制審查文件的關(guān)鍵特征之后,利用自然語言處理(NLP)、圖像特征匹配以及信息特征識別等技術(shù),結(jié)合知識庫中的技術(shù)體制符合性審查的歷史知識,進(jìn)行技術(shù)體制審查內(nèi)容(標(biāo)準(zhǔn)符合性、體系結(jié)構(gòu)一致性以及項(xiàng)目關(guān)聯(lián)性)的精準(zhǔn)匹配和審查工作,同時審查結(jié)果也會反饋到技術(shù)體制審查知識庫中。

        圖1 技術(shù)體制審查總體技術(shù)思路

        2.1 技術(shù)體制審查關(guān)鍵信息抽取

        在技術(shù)體制文件審查過程中,首先需要做的工作就是進(jìn)行技術(shù)體制審查關(guān)鍵內(nèi)容的信息抽取。只有將技術(shù)體制審查的關(guān)鍵內(nèi)容進(jìn)行抽取,才能有效地進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容的審查。

        在進(jìn)行技術(shù)體制審查文本的信息抽取過程中,由于申報(bào)項(xiàng)目書中詞和詞之間是連續(xù)的漢字組成的,它們之間沒有明顯的分隔,要想通過自動化手段進(jìn)行分詞達(dá)到人工分析一樣的效果,需要采用機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的相關(guān)方法,對分詞進(jìn)行相關(guān)屬性的標(biāo)注[14],通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法開展訓(xùn)練,得到與人工識別一樣的提取效果。本文主要展開如何合理得到技術(shù)體制審查過程中,如立項(xiàng)系統(tǒng)項(xiàng)目管理信息、體系結(jié)構(gòu)、戰(zhàn)技術(shù)指標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)接入等幾個技術(shù)體制審查關(guān)鍵內(nèi)容關(guān)鍵信息識別的研究,以及在后期如果有相關(guān)審查關(guān)鍵內(nèi)容的擴(kuò)充,系統(tǒng)能自動識別并且自主進(jìn)行新增審查項(xiàng)的技術(shù)體制審查。

        為了解決以上問題,本文基于NLP技術(shù)中的命名實(shí)體識別技術(shù),提出針對技術(shù)體制審查領(lǐng)域的解決方案。命名實(shí)體識別[15](Named Entity Recognition, NER)是指提取和識別文本中具有特定意義的單詞。NER是自然語言處理領(lǐng)域進(jìn)行基本信息處理的基礎(chǔ)。判斷識別中文中一個命名實(shí)體是否是一個有意義的名詞,主要包括2個方面的判斷:一是命名實(shí)體的上下文相關(guān)邊界是否被正確識別并劃分;二是實(shí)體的類別是否被正確標(biāo)記。二者之間的關(guān)系在于,兩者是互相獨(dú)立的條件,其中一條的正確性并不決定另一條的正確性,且兩者需要同時滿足才視為提取成功。NER的識別主要需要考慮2個方面:1)實(shí)體邊界的上下文劃分;2)實(shí)體類別的標(biāo)記。針對以上需求,本文提出的技術(shù)體制審查文檔關(guān)鍵信息抽取技術(shù)的主要方法流程如圖2所示,本文提出基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)(條件隨機(jī)場)相結(jié)合的方法進(jìn)行技術(shù)體制審查關(guān)鍵信息提取,旨在實(shí)現(xiàn)技術(shù)體制審查過程中對相關(guān)關(guān)鍵審查要素的高準(zhǔn)確以及高概率的識別。本文假設(shè)技術(shù)體制審查文檔圖模型已經(jīng)生成完畢。在此基礎(chǔ)上開展基于NLP以及圖像處理的技術(shù)體制審查方法研究。

        圖2 技術(shù)體制審查文件信息抽取流程

        2.2 基于規(guī)則的技術(shù)體制審查命名實(shí)體識別算法

        基于規(guī)則的NER一般采用的方法是首先由語言學(xué)的專家制定句法和語法切分規(guī)則和規(guī)范,接著由各領(lǐng)域?qū)<以趯W(xué)習(xí)語法的基礎(chǔ)上,對本領(lǐng)域相關(guān)的規(guī)則進(jìn)行各分詞的標(biāo)記,針對規(guī)則定義相關(guān)的程序模板,進(jìn)行自動化提取。本文采用的語法語義規(guī)則是提取專家在評審過程中關(guān)注的關(guān)鍵特征詞,接著對關(guān)鍵特征詞進(jìn)行標(biāo)記,對實(shí)際中正確的關(guān)鍵特征詞以及特征詞的邊界進(jìn)行標(biāo)記和識別,從而得到技術(shù)體制審查命名實(shí)體識別知識庫,最后在識別與提取命名實(shí)體時,采用正則匹配或者模式匹配的方式開展命名實(shí)體的提取。該方法在操作上比較直觀,但是缺點(diǎn)在于難以在專家審查過程中提取領(lǐng)域規(guī)則,這一原理往往使得規(guī)則不能窮舉,在實(shí)際操作中會使得提取的規(guī)則不完備,即具有較低的召回率。

        本文采用基于規(guī)則和條件隨機(jī)場相結(jié)合的方法,在本節(jié)首先考慮基于規(guī)則的方法,算法的運(yùn)行流程如圖3所示。該算法主要的邏輯是利用規(guī)則,對關(guān)鍵信息進(jìn)行抽取,并將抽取出來的信息存儲至技術(shù)體制審查知識庫中。實(shí)現(xiàn)該算法的重點(diǎn)是將規(guī)則庫和知識庫的查找編排算法盡量合理編排,提高執(zhí)行效率。通過以上的研究,可以通過規(guī)則將技術(shù)體制審查文本文件中的重點(diǎn)審查要素識別出來。其中基于規(guī)則的技術(shù)體制審查關(guān)鍵信息抽取如算法1所示。

        圖3 基于規(guī)則算法解決方案

        算法1 基于規(guī)則的技術(shù)體制審查關(guān)鍵信息抽取算法[16]

        輸入:技術(shù)體制審查申報(bào)書集合setD

        輸出:技術(shù)體制審查關(guān)鍵信息setE

        1) if setD≠?

        2) get a txt from setD

        3)以(。???;:)對文檔進(jìn)行切分。

        4)scan txt

        5)對每一個句子。

        6)對每一個分詞。

        7)去除規(guī)定的感嘆詞、疑問詞、語氣詞等(如啊、哈、咦等)。

        8)匹配體制審查規(guī)則庫。

        9)根據(jù)規(guī)則庫中的規(guī)則識別并抽取技術(shù)體制審關(guān)鍵信息。

        10)根據(jù)抽取出的關(guān)鍵信息(如技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、信息交互等),存入到實(shí)體信息庫setE中。

        11)轉(zhuǎn)到步驟1直到文檔集合為空。

        2.3 基于條件隨機(jī)場的技術(shù)體制審查命名實(shí)體識別算法

        根據(jù)上一節(jié)的分析,采用的基于規(guī)則的NER算法準(zhǔn)確率高但召回率低,在提取過程中會遺漏很多關(guān)鍵信息。特別是在技術(shù)體制審查過程中,由于目前技術(shù)更新速度很快,專家在審查過程中遵循的審查規(guī)則往往會潛移默化的變化,而相關(guān)的知識庫和規(guī)則庫不能實(shí)現(xiàn)實(shí)時的更新迭代,會出現(xiàn)召回率很低的情況。

        本文在基于規(guī)則方法的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出采用條件隨機(jī)場模型,來解決召回率較低的問題。條件隨機(jī)場模型屬于圖模型中的無向圖——馬爾可夫隨機(jī)場[17],可以在已有目標(biāo)的概率統(tǒng)計(jì)信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行目標(biāo)的下一個狀態(tài)的預(yù)測,同時又避免了HMM模型和ME模型兩者本身需要根據(jù)對象的特征輸入太多參數(shù)的問題,對以上2個模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟眉簟a槍π蛄袠?biāo)注及切分問題,條件隨機(jī)場模型可以通過識別上下文已識別的序列的標(biāo)注信息和切分關(guān)系,判斷待識別的序列的標(biāo)注信息和切分關(guān)系[19]。

        基于條件隨機(jī)場的技術(shù)體制審查的NER過程主要包含5個步驟:中文詞語詞性標(biāo)注、標(biāo)注后的文檔材料生成、基于條件隨機(jī)場的分詞模型訓(xùn)練、NER關(guān)鍵信息識別與抽取、結(jié)果評價與評測等[20]。圖4給出本文方法提出的基于條件隨機(jī)場的NER的計(jì)算流程,具體算法過程如算法2~算法4所示。

        圖4 條件隨機(jī)場算法解決方案

        算法2 基于條件隨機(jī)場的命名實(shí)體識別算法[21]

        輸入:訓(xùn)練技術(shù)體制申報(bào)書集合set D,測試申報(bào)書set T

        輸出:識別出的命名實(shí)體集合set NE

        1)對給定的技術(shù)體制申報(bào)書集合set D和測試申報(bào)書集合set T進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注。

        2)采用算法3對相關(guān)分詞規(guī)則進(jìn)行標(biāo)注后的技術(shù)體制申報(bào)書集合set D生成標(biāo)注后的文檔材料圖模型。

        3)采用算法4對生成的標(biāo)注后的文檔材料圖進(jìn)行算法訓(xùn)練,從而生成技術(shù)體制審查命名實(shí)體識別的訓(xùn)練模型。

        4)采用算法1中編寫的關(guān)鍵信息提取模塊進(jìn)行關(guān)鍵信息的抽取。

        5)基于訓(xùn)練集合,開展算法評價。

        算法3 標(biāo)注后的文檔材料圖模型生成算法[22]

        輸入:進(jìn)行算法訓(xùn)練的技術(shù)體制申報(bào)書集合set D

        輸出:文檔材料圖模型

        1)對待開展算法訓(xùn)練的技術(shù)體制申報(bào)書集合set D中的文檔進(jìn)行分詞與詞性標(biāo)注。

        2)打開技術(shù)體制審查關(guān)鍵特征文檔。

        3)采用算法1中編寫的關(guān)鍵信息提取模塊進(jìn)行關(guān)鍵信息抽取。

        4)在得到抽取信息之后,繼續(xù)在特征詞的前或后開展判斷,查看是否有停止或擴(kuò)展的規(guī)定詞語。

        5)轉(zhuǎn)換特征表示形式,將特征進(jìn)行標(biāo)注。

        6)輸出特征標(biāo)注結(jié)果。

        算法4 基于條件隨機(jī)場的模型訓(xùn)練算法[23]

        輸入:生成的文檔材料圖模型

        輸出:機(jī)器學(xué)習(xí)文檔訓(xùn)練模型

        1)讀取算法3生成的文檔材料圖模型。

        2)以“?!睘榉指罘纸纾瑢⒂?xùn)練文檔材料圖模型表示成以詞分割的成組數(shù)據(jù)對,標(biāo)記成(a,b),并將獲得的所有數(shù)據(jù)對保存到樣本集合S中。

        3)根據(jù)之前標(biāo)記的技術(shù)體制審查特征集合,提取相關(guān)數(shù)據(jù)對的特征。

        4)將特征集合中每一個特征在訓(xùn)練的文檔材料圖模型中出現(xiàn)的次數(shù)記為i,刪除特征次數(shù)i≤n的特征(n為設(shè)定的某個閾值)。

        應(yīng)用條件隨機(jī)場的技術(shù)體制審查命名實(shí)體識別方法具有較高的召回率,但準(zhǔn)確率比基于規(guī)則的方法低。在實(shí)際應(yīng)用中,為了提高準(zhǔn)確率和召回率,將基于規(guī)則的方法與基于條件隨機(jī)場的方法相結(jié)合,首先用基于規(guī)則的方法進(jìn)行命名實(shí)體的識別與抽取,然后再采用基于條件隨機(jī)場的方法進(jìn)行命名實(shí)體識別的補(bǔ)充,做二次識別和抽取,最終得到針對技術(shù)體制審查領(lǐng)域完備的關(guān)鍵審查要素信息。

        通過以上方法,可以將技術(shù)體制審查文件中的關(guān)鍵信息進(jìn)行提取,得到關(guān)鍵審查要素,支持技術(shù)體制的重點(diǎn)審查要素的審查和匹配工作。

        3 技術(shù)體制審查系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用

        根據(jù)本文研究的技術(shù)體制審查方法,筆者進(jìn)行了技術(shù)體制審查的系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)架構(gòu)模式采用B/S模式,借鑒J2EE技術(shù)4層結(jié)構(gòu)框架,可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享與交互,保持較強(qiáng)的可重組性和定制性。系統(tǒng)采用的是4層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),即表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)訪問層和信息數(shù)據(jù)層,如圖5所示。

        圖5 系統(tǒng)總體架構(gòu)

        以技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)符合性審查為例,給出系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)效果,如圖6所示,首先在項(xiàng)目申報(bào)書任意位置右鍵選擇“對比標(biāo)準(zhǔn)體系”,可以展示出系統(tǒng)內(nèi)保存的標(biāo)準(zhǔn)體系分類,用戶自行選擇部分或全部需要對比的標(biāo)準(zhǔn)體系,如圖7所示。選擇好待比較的標(biāo)準(zhǔn)以后,系統(tǒng)會自動通過審查命名實(shí)體識別算法識別系統(tǒng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),并通過語義相似性比較等NLP技術(shù),自動判斷識別系統(tǒng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與標(biāo)準(zhǔn)體系的符合情況,重點(diǎn)展示系統(tǒng)新增和缺失的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),如圖8所示。

        圖6 右鍵選擇“對比標(biāo)準(zhǔn)體系”

        圖7 選擇相關(guān)聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)體系

        圖8 標(biāo)準(zhǔn)體系符合性結(jié)果展示

        本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)基于NLP的智能審查外,也同時支持專家根據(jù)智能審查結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)充審查的功能。用戶在待審項(xiàng)目申報(bào)書相應(yīng)章節(jié)可以編輯專家審查意見,如圖9所示。意見最終會以<專家ID,意見內(nèi)容>的形式顯示在被審項(xiàng)目申報(bào)書的相應(yīng)位置。最后該項(xiàng)目的所有專家審查意見可以進(jìn)行匯總查看,并能生成審查報(bào)告。

        圖9 專家審查信息編輯

        本文提出的基于NLP的技術(shù)體制符合性審查方法以及研制的審查系統(tǒng)已在部隊(duì)技術(shù)體制符合性審查工作中進(jìn)行了試用,與傳統(tǒng)以專家手工審查的方式相比,使用該方法和審查系統(tǒng)能夠幫助專家快速發(fā)現(xiàn)技術(shù)體制不符合的情況,并準(zhǔn)確定位具體位置,再通過專家確認(rèn)后即可快速得出審查結(jié)論。以一天(8 h)的審查工作量為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn),能夠減少50%以上的審查時間,采用基于規(guī)則與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的NER算法,與僅采用基于規(guī)則的NER算法相比,平均準(zhǔn)確率和平均召回率對比如表1所示。實(shí)驗(yàn)說明了本文方法和系統(tǒng)的有效性。

        表1 不同算法的實(shí)驗(yàn)對比說明

        4 結(jié)束語

        隨著信息技術(shù)、人工智能技術(shù)的發(fā)展和深度應(yīng)用,科學(xué)有效的技術(shù)體制審查手段在信息系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目申報(bào)中的作用會越來越凸顯。在基于NLP的技術(shù)體制審查方法中,實(shí)體識別的準(zhǔn)確性對最終智能審查效果的好壞有著重大影響。本文提出了一種基于規(guī)則與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法,能夠同時兼顧NER的準(zhǔn)確率和召回率,提升識別準(zhǔn)確性和完備性。未來將重點(diǎn)研究基于架構(gòu)模型的技術(shù)體制智能化審查方法,從審查項(xiàng)目的文字和規(guī)范化架構(gòu)模型等多個維度,實(shí)現(xiàn)技術(shù)體制的智能審查。

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