潘正宵，羅銀輝，李榮枝

（中國民用航空飛行學院計算機學院，四川 618300）

0 引言

航行通告是以電信方式發(fā)布，告知飛行人員與飛行業(yè)務相關(guān)人員關(guān)于航空設施、服務、程序等的建立、情況或者變化，以及對航空有危險的出現(xiàn)和變化的通知。一份標準的航行通告報文應包括航行通告標志、Q項（限定行）、A項（發(fā)生地）、B項（生效時間）、C項（失效時間）、D項（分段時間）、E項（航行通告正文）、F項（下限）和G項（上限）。以上各項內(nèi)容除E項外，均有標準的發(fā)布規(guī)范，而航行通告的E項報文屬于自由文本，采用明語的形式編寫來表達豐富的內(nèi)容，故E項中的內(nèi)容難以采用統(tǒng)一的格式進行處理。因此，如何自動化提取E項中所包含的重要信息一直是業(yè)界的難題。

文本信息抽取是自然語言處理任務中的一項。信息抽?。╥nformation extraction），即從自然語言文本中，抽取出特定的事件或事實信息，用于從海量的信息中，將內(nèi)容自動分類，提取關(guān)鍵信息和重構(gòu)。抽取出的信息通常包括命名實體（entity），關(guān)系（relation）和事件（event）。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行建模的CNN和LSTM等方法廣泛應用于信息抽取，然而神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練，依賴大量數(shù)據(jù)，這阻礙了它在小數(shù)據(jù)集上的運用。而符號主義，是一種將符號系統(tǒng)和有限合理性原理知識系統(tǒng)整合起來，形成公理體系的一種方式。利用符號進行知識表達的規(guī)則系統(tǒng)，及模式匹配系統(tǒng)，在少量數(shù)據(jù)集或需要明確解釋性的場景中廣泛使用。

由于航行通告信息沒有公開的標注集，沒有制定航行通告中實體的依存關(guān)系的關(guān)系圖譜，故而在當前條件下無法使用深度學習等方法，只能在模式匹配技術(shù)的基礎之上，實現(xiàn)信息抽取任務。

文本信息的抽取，具有較強的目的性，要求提取出來的信息具有一定的邏輯關(guān)聯(lián)，能以指定的框架進行展示。本文根據(jù)識別出來的命名實體之間的位置，分析其依存關(guān)系，形成邏輯框架，并依照此框架，采用模式匹配的方法，抽取出航行通告中實體間的關(guān)系。本文的研究課題源于實習期間公司的航行通告信息處理同事的痛點，旨在促進航行通告信息的高效利用，開展對航行通告信息抽取的方法研究，提高航行通告信息處理的效率。該方法實現(xiàn)了航行通告中實體和關(guān)系的標注及抽取，并生成格式統(tǒng)一的標注數(shù)據(jù)集，具有工程實用價值與學術(shù)研究價值。

1 理論基礎

1.1 令牌化

分詞是NLP（nature language processing）的基礎，分詞的準確度直接影響了后續(xù)的詞性標注，以及文本分析的質(zhì)量。本項目主要處理AIP文件中的航行通告E項，以英文的形式呈現(xiàn)。英文語句使用空格將單詞進行分隔，具有分詞效果。但在航行通告中，存在諸如連詞符等特殊字符，需要重新自定義分詞邏輯。

在分詞的工作中，采用令牌化思想。令牌化的作用在于處理的過程中，標記文本，基于某些預定義規(guī)則將文本轉(zhuǎn)換為較小子文本，把句子拆分成單詞、標點符號等元素。

令牌化分為詞級標記，字符級標記與子字級標記。本文采用子字符級標記，屬于前兩種方式的綜合形式。由于航行通告中大部分都是縮寫且意義不連貫的單詞，故采取詞級標記，能取得較為良好的效果。但在有特殊字符的情況下，對特定字符采用字符級標記，可更精準地對所有詞進行標記并分隔。

1.2 詞嵌入與相似度

文本匹配是NLP中常見的一個問題，本文中命名體的識別，實際上就是一個文本匹配的過程，通過判斷兩個令牌之間的相似度，來判斷這兩個令牌是否屬于同一個類別信息。

在識別特定的命名實體時，采取了詞嵌入（word embedding）的方法。首先通過詞向量算法，得到每個經(jīng)由分詞后單詞的詞向量，然后將已訓練好的詞嵌入模型遷移至任務中來，讓原本的維度較高的詞向量降維成維度較低的詞嵌入向量，每一個詞就是詞嵌入模型空間中的一個點。這時，命名體識別的任務，就轉(zhuǎn)變?yōu)榱宋谋局忻恳粋€詞嵌入向量v，與提取出來的每個類別的命名實體的樣例詞嵌入向量v之間的距離關(guān)系判別任務。計算其相似度的相似值sim(v,v)采用余弦相似度公式，如公式（1）所示。

sim(v,v)越接近1則說明兩個詞越相似，文本中的詞與樣例間的相似值超過一個設定的閾值后，即可認為該部分文本屬于此類別的命名實體。

1.3 模式匹配與改進KMP算法

由于命名體之間的距離及順序是天然具有一定關(guān)系的，這就意味著，可以通過歸納一定距離內(nèi)的命名實體的順序，從而分析它們之間的關(guān)系，形成一種特定的邏輯關(guān)聯(lián)，并將信息重新組合成一套固定的框架。

在匹配的過程中，相較于普通的遍歷匹配，本文采用了字符串匹配中用的KMP算法并加以改進。KMP算法主要通過消除主串指針的回溯來提高匹配的效率，其核心思路是提取并運用了加速匹配的信息，即在模式串中加入next標簽。采用這種方式，在每次匹配失敗的時候，不需要回退到模式串開始匹配的位置往后一位重新匹配，而是往后k-1位開始重新匹配。

而改進的KMP算法是在此基礎之上，將匹配串中也加入類似于next數(shù)組的標簽。采用此改進方式，則可在原本的減少模式串回退的基礎之上，進一步減少匹配串的回退過程，加快匹配速度。本文中由于匹配的是標簽順序，因此參考KMP算法匹配字符串的思想，匹配標簽列表。

1.4 評價指標

在評估相似值是否符合預期要求時，引入精確率和召回率進行評估。其中精準率是針對預測結(jié)果而言，它表示預測為正的樣本中有多少是真正的樣本，用P來表示。P的計算如公式（3）所示。其中TP是準確地將正類預測為正類的數(shù)量，F(xiàn)P是錯誤地把負類預測為正類的數(shù)量。

而召回率是針對樣本而言，它表示樣本中有多少正類被成功預測了，用R來表示，R的計算如公式（4）所示。其中FN表示把錯誤地把正類預測為負類的數(shù)量。

在評判實體間距離與關(guān)系抽取準確率之間的關(guān)系時，引入F值作為評估標準，F(xiàn)的計算如公式（5）。

2 實現(xiàn)方法

針對航行通告數(shù)據(jù)的特點，使用自定義的規(guī)則對通告內(nèi)容進行分詞。采用詞向量算法對分詞進行向量化處理，并由詞嵌入的方法，標記自定義分類的命名實體并抽取。從航行通告的實際意義出發(fā)，結(jié)合命名實體的位置關(guān)系，總結(jié)歸納出實體間的關(guān)系模式，采用改進的KMP算法，進行模式匹配，抽取航行通告中的重要信息。文章中的研究流程如圖1所示。

圖1 信息抽取流程

2.1 分詞過程

（1）定義標記規(guī)則。未經(jīng)處理的文本會被以空格進行分割。在標記之前，可以加入自定義的需要進行特殊標記的符號，如“-～”等，或是其余的基于詞綴的標記規(guī)則。

（2）將文本從左到右根據(jù)定界符進行標記，初步形成子字符串。

（3）每一個子字符串需要再進行兩個檢測：該字符串是否匹配其他的特殊標記規(guī)則；該字符串是否有前綴、后綴或中綴。

（4）輸出所有經(jīng)由標記化后的令牌。

圖2是標記化規(guī)則的示例，分詞工作完成之后，將獲得一段文本S，文本S如公式（6）所示，其中w為文本S中的第i個分詞。

圖2 分詞示例

2.2 命名實體識別

本文主要提取了航行通告中五類信息，分別為空域關(guān)閉，危險區(qū)域開放，限制區(qū)開放，跑道啟停，導航臺航路點。在系統(tǒng)性分析航行通告信息后，從中劃分出了六類命名體并自定義其標簽，標簽及其代表的意義如表1。

阿里知道他們在說他。他吃著飯，一忽兒偏頭看看阿東，一忽兒又偏頭看看父親。突然就冒一句：“姆媽說了，阿里蠻乖?！?/p>

表1 自定義標簽

每個命名實體可由如公式（7）所示的向量E來表示，其中E為該命名實體的詞向量，E表示該向量的起始字符位置，E表示該向量的中止字符位置。

在獲取到向量E之后，根據(jù)自定義的標簽，將E轉(zhuǎn)換為根據(jù)規(guī)則匹配上的標簽E，隨后將新的向量E′放入T命名體集合中，T如公式（8）所示，其中E′表示的第i個向量。

2.3 關(guān)系抽取

結(jié)合航行通告的實際意義，本文提出了五種類型的邏輯，如表2。其中action類別中的實體間距離無特殊關(guān)聯(lián)，故忽略其距離關(guān)系。其他類別的關(guān)系中，關(guān)系的界定范圍與命名實體間的距離有嚴格的關(guān)系，需要在匹配的過程中，加入對于距離的判斷。

表2 邏輯關(guān)聯(lián)意義

在提取出命名實體之后，根據(jù)設定的模式串，可以進行關(guān)系抽取，一個類別的關(guān)系，具有多個模式串，如表3中，展示的是抽取圓形區(qū)域和導航臺區(qū)域時，出現(xiàn)的不同的模式串。

表3 模式串

采用模式匹配，可以將標簽列表與模式串進行匹配，獲取標簽之間的關(guān)系，即形成三元組關(guān)系串<主體，客體，關(guān)系>。在航行通告中，一個關(guān)系串常常有多個客體，需要將對應的多個客體轉(zhuǎn)換成一個向量來進行存儲。

在2.2中獲得輸入T后，結(jié)合詞間距信息，運用改進的KMP算法，與表2中的五類框架所形成的模式串進行匹配，從而實現(xiàn)關(guān)系抽取。

3 實驗驗證

實驗基于Windows 10環(huán)境，編程語言為Python版本3.7，其中spaCy庫的版本為2.3.5。實驗的數(shù)據(jù)源于2020年航行通告。提取其中航行通告的E項信息213851條作為實驗的數(shù)據(jù)。

3.1 命名實體抽取方法驗證

項目共提取六類命名實體，其中subject和act這兩個類別的對象根據(jù)實際經(jīng)驗總結(jié)，需要更為精準的匹配，其余類別因文本差異較大，不用過于精準。

使用人工標注命名實體的數(shù)據(jù)進行實驗，精準率、召回率與匹配值的關(guān)系如圖3所示。

從圖3中可以看出，隨著相似值的上升，精準率得到了提高但召回率明顯下降。根據(jù)不同命名實體類別的要求，subject和act類對精準度的要求更高，而其他類要求在保證精確率的情況下，提高召回率，因此對于這兩種要求，分別采用了不同的相似值，前兩類的相似值為90%，其余類的相似值為85%。

圖3 精準率與召回率

對于出現(xiàn)的FP，如表4所示，可通過正則匹配或人工篩查的方式對數(shù)據(jù)進一步地篩選，精準率得以進一步的提高。最終提取出的內(nèi)容如表5所示。

表4 錯誤樣例

表5 命名實體提取

在實驗結(jié)果樣例中，需要被識別的信息被//包裹、分割開來用以展示，提取出來的命名實體按照類別分別儲存展示。從結(jié)果可以看出，所有應該被識別的信息都得到了有效的識別，分別打上了標簽，且都記錄了字符串在原文中所處的位置，為后續(xù)的關(guān)系識別提供了輸入文本基礎。

3.2 關(guān)系抽取方法驗證

在本文中，采用了改進的KMP算法替代傳統(tǒng)遍歷，在遍歷速度上得到了提升，時間對比如表6所示。

表6 運行時間對比

在實驗過程中，發(fā)現(xiàn)航行通告中命名實體之間的距離，與它們是否產(chǎn)生關(guān)系具有較強的關(guān)系，定義命名實體之間的距離為D，定義當距離大于D時，兩命名實體之間不再產(chǎn)生關(guān)系。根據(jù)2.2中E的值，可計算出D。使用人工標注了關(guān)系的數(shù)據(jù)進行試驗，

由圖4可以看出，當D等于5時，F(xiàn)1值最高，在后續(xù)的關(guān)系抽取實驗中，引入?yún)?shù)D，對關(guān)系自動抽取進行約束。

圖4 F1值與距離的關(guān)系

關(guān)系抽取后，根據(jù)工程需求對信息進一步提取重組，信息重組之后的內(nèi)容如表7所示。

表7 關(guān)系提取

將被標識出的命名實體經(jīng)由它們之間的關(guān)系，進行信息重組之后，邏輯性大大加強，能夠快速對重組后的信息進行理解。

4 結(jié)語

本文研究了航行通告信息提取的方法，由于航行通告E項中的信息不具備嚴格語法特征，且在此之前，無任何公開的標注數(shù)據(jù)集，相比基于標注數(shù)據(jù)集進行訓練的模型，本文所使用的方法更具實用性。

本文實現(xiàn)了對于航行通告信息之間的關(guān)系抽取，實現(xiàn)了在該領(lǐng)域內(nèi)，關(guān)系標注從無到有的突破，可為后續(xù)無監(jiān)督條件下的信息提取技術(shù)奠定基礎。其余類型的航信通告信息需要重新建立關(guān)系邏輯框架，這是本文所使用的方法的局限性所在。如何針對航行通告信息弱語法的特征建立更好的關(guān)系抽取模型，需要繼續(xù)深入研究。