郭婧婧 李俊杰 周衛(wèi)等

摘要：為提高非法出入境筆錄信息提取方面的命名實(shí)體識(shí)別能力，提出了一種融合語(yǔ)言模型的非法出入境筆錄信息提取模型。該模型首先利用BERT模型對(duì)輸入序列中的單詞進(jìn)行編碼，得到每個(gè)單詞的向量表示，然后將這些向量輸入到BiLSTM網(wǎng)絡(luò)中，利用LSTM網(wǎng)絡(luò)時(shí)輸入序列進(jìn)行建模，學(xué)習(xí)輸入序列中的上下文信息和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)等。最后，通過(guò)一個(gè)CRF層對(duì)BiLSTM網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行標(biāo)注．從而得到最終的輸出序列。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能較好地應(yīng)用于非法出入境筆錄文本提取的任務(wù)。在與廣西邊防檢查總站的合作項(xiàng)目里，最終將該模型應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)工作中，為邊檢警方的筆錄提取工作提供便利。

關(guān)鍵詞：非法出入境筆錄文本；命名實(shí)體識(shí)別；BERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型；BiLSTM；CRF

中圖法分類(lèi)號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

１ 引言

廣西地處西南邊陲，與越南毗鄰，是中國(guó)對(duì)外開(kāi)放的“橋頭堡”，且擁有多個(gè)國(guó)家級(jí)和省級(jí)的對(duì)外開(kāi)放口岸。近年來(lái)，越南和廣西之間的交流日益頻繁，但大規(guī)模、高頻次的跨境流動(dòng)人口中夾雜大量非法勞工，相關(guān)部門(mén)在對(duì)非法入境人員進(jìn)行立案時(shí)，必須對(duì)被收容人的姓名、性別、國(guó)籍、民族、戶(hù)籍、學(xué)歷、身份證、手機(jī)等多項(xiàng)個(gè)人信息做詳細(xì)的記錄，而傳統(tǒng)的人工采集方式需要消耗大量人力物力，且效率低下。為解決上述問(wèn)題，本文通過(guò)廣西出入境邊防檢查總站提供的原始筆錄數(shù)據(jù)構(gòu)建非法出入境筆錄文本的命名實(shí)體識(shí)別語(yǔ)料庫(kù)，提出了基于預(yù)訓(xùn)練模型的非法出入境筆錄信息提取模型，并取得了較好的效果。

２ 相關(guān)工作

１９９６ 年，Ｒ． Ｇｒｉｓｈｍａｎ 和Ｂ． Ｓｕｎｄｈｅｉｍ 在ＭｅｓｓａｇｅＵｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＭＵＣ?６） 上提出了“命名實(shí)體”的概念，該概念被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域［１］ 。早期的命名實(shí)體識(shí)別主要依賴(lài)于規(guī)則和詞典等手動(dòng)構(gòu)建的模板，與被識(shí)別的文檔進(jìn)行匹配以抽取實(shí)體。之后，基于特征工程和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法成為主流，常用的方法包括最大熵［２］ 、隱馬爾可夫模型［３］ 、支持向量機(jī)［４］ 和條件隨機(jī)場(chǎng)［５］ 等。近年來(lái)，命名實(shí)體識(shí)別中出現(xiàn)了越來(lái)越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型［６］ ，例如ＬＳＴＭ 模型［７］ ，在ＬＳＴＭ 的基礎(chǔ)上，研究人員引入條件隨機(jī)場(chǎng)來(lái)增強(qiáng)模型的約束條件，預(yù)訓(xùn)練模型也逐漸被廣泛應(yīng)用于命名實(shí)體識(shí)別領(lǐng)域，提高了中文實(shí)體識(shí)別的效果。

國(guó)內(nèi)外對(duì)于非法出入境筆錄信息的命名實(shí)體研究較少，且可用的數(shù)據(jù)集稀缺，該領(lǐng)域的信息抽取問(wèn)題亟待解決，主要包括：（１）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)體識(shí)別方法對(duì)人工特征依賴(lài)驗(yàn)證，難以捕獲長(zhǎng)距離上下文信息；（２）目前專(zhuān)門(mén)針對(duì)筆錄信息提取領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別研究還十分稀少，也未構(gòu)建相應(yīng)的語(yǔ)料庫(kù)；（３）筆錄信息中常包含特征相似的實(shí)體，如越南身份證號(hào)碼和越南手機(jī)號(hào)碼均為數(shù)字組成，且位數(shù)相同，對(duì)于存在相似特征的實(shí)體，會(huì)增加實(shí)體提取的難度。

３ ＢＥＲＴ?ＢｉＬＳＴＭ?ＣＲＦ 模型

本文將非法出入境筆錄文本作為原始語(yǔ)料，分段清洗后并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注。這些標(biāo)注數(shù)據(jù)被輸入到ＢＥＲＴ?ＢｉＬＳＴＭ?ＣＲＦ 模型中進(jìn)行實(shí)體識(shí)別。該模型由３ 個(gè)部分組成。（１）ＢＥＲＴ 預(yù)訓(xùn)練模型，用于提取文本的豐富特征，并表示為字向量。（２）ＢｉＬＳＴＭ 模型，通過(guò)雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取雙向文本信息，將上一層輸出的字向量輸入到ＢｉＬＳＴＭ 模型中得到雙向狀態(tài)序列，進(jìn)一步獲取數(shù)據(jù)隱藏層的高級(jí)特征。（３）ＣＲＦ 模型，用于根據(jù)相鄰標(biāo)簽的概率關(guān)系獲得最優(yōu)標(biāo)注序列。結(jié)合ＣＲＦ 中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣對(duì)ＢｉＬＳＴＭ 模型的輸出序列進(jìn)行約束處理，根據(jù)相鄰標(biāo)簽信息得到一個(gè)全局最優(yōu)標(biāo)簽序列。通過(guò)將三者結(jié)合起來(lái)，ＢＥＲＴ?ＢｉＬＳＴＭ?ＣＲＦ 模型可以獲得語(yǔ)義表示和序列信息的最佳結(jié)合。ＢＥＲＴ?ＢｉＬＳＴＭ?ＣＲＦ 模型架構(gòu)如圖１ 所示。

３．１ ＢＥＲＴ

ＢＥＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ）是一種預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，由Ｊ． Ｄｅｖｌｉｎ 等在２０１８ 年提出。其基于Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 架構(gòu)，主要由２個(gè)部分組成：編碼器和多頭注意力機(jī)制。ＢＥＲＴ 使用大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)了語(yǔ)言中的上下文關(guān)系。在實(shí)際應(yīng)用中，ＢＥＲＴ 可以將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為語(yǔ)義表示，并將這些表示作為上層模型的輸入，以解決各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

３．２ ＢｉＬＳＴＭ

ＢｉＬＳＴＭ 是雙向ＬＳＴＭ 的縮寫(xiě)，意味著該模型同時(shí)從正向和反向２ 個(gè)方向讀取序列數(shù)據(jù)。雙向ＬＳＴＭ 的模型結(jié)構(gòu)如下所示：一個(gè)正向ＬＳＴＭ 層，讀取序列數(shù)據(jù)從左到右；一個(gè)反向ＬＳＴＭ 層，讀取序列數(shù)據(jù)從右到左；兩個(gè)ＬＳＴＭ 層的輸出連接在一起，作為最終的語(yǔ)義表示。

３．３ ＣＲＦ

ＣＲＦ（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ Ｒａｎｄｏｍ Ｆｉｅｌｄｓ）是一種用于標(biāo)記序列數(shù)據(jù)的生成模型。ＣＲＦ 層利用序列的上下文信息和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，對(duì)每個(gè)單詞的標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行聯(lián)合建模，使得標(biāo)注結(jié)果不僅取決于當(dāng)前單詞的特征，還考慮了整個(gè)序列中標(biāo)注結(jié)果的一致性。

４ 數(shù)據(jù)集及參數(shù)指標(biāo)

４．１ 數(shù)據(jù)集

本文采用的是自建數(shù)據(jù)集，所用的語(yǔ)料為廣西邊防檢查總站提供的非法出入境筆錄文本數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)筆錄文本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗分類(lèi)，選取有效文本２ ８２２ 個(gè)，通過(guò)分析筆錄文本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，設(shè)置了９ 種實(shí)體類(lèi)別，各類(lèi)實(shí)體的統(tǒng)計(jì)信息如表１ 所列。

４．２ 參數(shù)指標(biāo)

本文采用命名實(shí)體識(shí)別的３ 個(gè)常用評(píng)價(jià)指標(biāo)，即準(zhǔn)確率（Ｐ）、召回率（Ｒ）和Ｆ１ 值。各項(xiàng)指標(biāo)的具體計(jì)算公式如式（１） ～式（３）所示：

５ 實(shí)驗(yàn)與分析

５．１ 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)采用的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏ，１．１４．０， Ｐｙｔｈｏｎ版本為３．７。本文模型參數(shù)設(shè)置如表２ 所列。

５．２ 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文構(gòu)建數(shù)據(jù)集的標(biāo)注采用的是ＢＩＯ 的方式，并將其分為訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集，占比分別為７０％，１５％，１５％。模型識(shí)別結(jié)果如表３ 所列。

模型對(duì)于非法出入境筆錄信息中ｎａｍｅ，ｇｅｎｄｅｒ，ｂｉｒｔｈ，ｎａｔｉｏｎ，ｅｄｕｃａｔｉｏｎ 的識(shí)別效果都達(dá)到了９５％ 以上，對(duì)ｃｏｕｎｔｒｙ，ＩＤｎｕｍｂｅｒ，ＰＮｕｍｂｅｒ，ｓｉｔｅ 的識(shí)別效果都達(dá)到了８０％以上。由于非法出入境的筆錄文本中部分被查獲人員的ＩＤｎｕｍｂｅｒ 和ＰＮｕｍｂｅｒ 有缺失，導(dǎo)致數(shù)據(jù)量不足，因此實(shí)體識(shí)別存在一定難度。但在有限的數(shù)據(jù)樣本中，本文的模型結(jié)果仍能達(dá)到９５％左右的識(shí)別水平。

６ 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)非法出入境筆錄文本提取的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域分析，采用了ＢＥＲＴ?ＢｉＬＳＴＭ?ＣＲＦ 模型，并對(duì)其進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別，提取出筆錄文本中被查獲人的個(gè)人信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在自建的非法出入境筆錄文本數(shù)據(jù)集上，采用ＢＥＲＴ?ＢｉＬＳＴＭ?ＣＲＦ 模型表現(xiàn)良好，這為后續(xù)的筆錄信息分析提供了基礎(chǔ)。在未來(lái)的工作中，需要繼續(xù)完善數(shù)據(jù)集以提高模型的魯棒性，同時(shí)增加實(shí)體類(lèi)別的劃分，以平衡每個(gè)實(shí)體類(lèi)別的數(shù)量。

參考文獻(xiàn)：

［１］ ＧＲＩＳＨＭＡＮ Ｒ， ＳＵＮＤＨＥＩＭ Ｂ Ｍ． Ｍｅｓｓａｇｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ?６：Ａ ｂｒｉｅｆ ｈｉｓｔｏｒｙ［Ｃ］ ∥ＣＯＬＩＮＧ，１９９６ Ｖｏｌｕｍｅ１： Ｔｈｅ １６ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，１９９６，１：４６６?４７１．

［２］ ＢＥＲＧＥＲ Ａ，ＤＥＬＬＡ ＰＩＥＴＲＡ Ｓ Ａ，ＤＥＬＬＡ ＰＩＥＴＲＡ Ｖ Ｊ．Ａｍａｘｉｍｕｍ ｅｎｔｒｏｐｙ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，１９９６，２２（１）：３９?７１．

［３］ ＨＵ Ｗ， ＴＩＡＮ Ｇ， ＫＡＮＧ Ｙ， ｅｔ ａｌ． Ｄｕａｌ ｓｔｉｃｋｙ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＤｉｒｉｃｈｌｅｔ ｐｒｏｃｅｓｓ ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２０１７，４０（１０）：２３５５?２３７３．

［４］ ＣＨＥＮ Ｐ Ｈ，ＬＩＮ Ｃ Ｊ，ＳＣＨ?ＬＫＯＰＦ Ｂ． Ａ ｔｕｔｏｒｉａｌ ｏｎ ν ‐ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ［Ｊ］． Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｍｏｄｅｌｓ ｉｎＢｕｓｉｎｅｓｓ ａｎｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ，２００５，２１（２）：１１１?１３６．

［５］ ＬＥＥ Ｃ，ＨＷＡＮＧ Ｙ Ｇ，ＯＨ Ｈ Ｊ，ｅｔ ａｌ． Ｆｉｎｅ?ｇｒａｉｎｅｄ ｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ ｒａｎｄｏｍ ｆｉｅｌｄｓ ｆｏｒ ｑｕｅｓｔｉｏｎａｎｓｗｅｒｉｎｇ［ Ｊ］． Ｌｅｃｔｕｒｅ ｎｏｔｅｓ ｉｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｃｉｅｎｃｅ， ２００６，４１８２： ５８１?５８７．

［６］ ＣＯＬＬＯＢＥＲＴ Ｒ， ＷＥＳＴＯＮ Ｊ， ＢＯＴＴＯＵ Ｌ， ｅｔ ａｌ． Ｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ （ａｌｍｏｓｔ） ｆｒｏｍ ｓｃｒａｔｃｈ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２０１１， １２ （ ＡＲＴＩＣＬＥ）： ２４９３?２５３７．

［７］ ＨＡＭＭＥＲＴＯＮ Ｊ． Ｎａｍｅｄ ｅｎｔｉｔｙ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｌｏｎｇ ｓｈｏｒｔ?ｔｅｒｍ ｍｅｍｏｒｙ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅｖｅｎｔｈ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎＮａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｔ ＨＬＴ?ＮＡＡＣＬ ２００３，２００３： １７２?１７５．

作者簡(jiǎn)介：

郭婧婧（１９９６—），碩士，研究方向：自然語(yǔ)言處理。

李俊杰（１９８４—），本科，研究方向：應(yīng)用系統(tǒng)研發(fā)（ 通信作者）。