摘 要： ［目的／ 意義］ 通過對民間文學(xué)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別， 有助于民間文學(xué)資料的深度描述和展示， 為構(gòu)建完整的長白山非遺知識(shí)體系夯實(shí)根基。［方法／ 過程］ 本研究提出了基于多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)（ＢＥＲＴ－ＢｉＧ?ＲＵ－ＭＨＡ－ＣＲＦ）的長白山非遺民間文學(xué)實(shí)體抽取模型， 引入雙向門控循環(huán)單元ＢｉＧＲＵ 更好地處理實(shí)體在句子中的長序列依賴性， 解決梯度消失問題； 再聯(lián)合多頭自注意力機(jī)制ＭＨＡ 加強(qiáng)對關(guān)鍵實(shí)體的注意力權(quán)重分配， 從而獲得更好的實(shí)體識(shí)別結(jié)果。［結(jié)果／ 結(jié)論］ 通過對比ＢＥＲＴ－ＣＲＦ、ＢＥＲＴ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ 主流多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)基準(zhǔn)模型， 本模型對民間文學(xué)命名實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確率均為最優(yōu)， 其精確率達(dá)８６.７６％。本研究初步實(shí)現(xiàn)了對民間文學(xué)文本的精準(zhǔn)實(shí)體識(shí)別， 有利于對民間文學(xué)資料進(jìn)行深入分析和知識(shí)挖掘， 有助于保護(hù)和傳承長白山文化記憶。

關(guān)鍵詞： 數(shù)字人文； 多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)； 預(yù)訓(xùn)練模型； 長白山文化； 民間文學(xué)； 實(shí)體識(shí)別

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２５．０５．００３

〔中圖分類號(hào)〕ＴＰ３９１. １； Ｇ２５０. ２ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕Ａ 〔文章編號(hào)〕１００８－０８２１ （２０２５） ０５－００１５－０９

長白山非遺資源是中國文化的重要組成部分，是吉林省獨(dú)有的標(biāo)志性文化。長白山文化的內(nèi)涵豐富、外延廣闊， 做好長白山文化資源的數(shù)智化開發(fā)、保護(hù)、研究與傳承， 對于實(shí)現(xiàn)吉林文化的繁榮發(fā)展、推動(dòng)?xùn)|北全面振興具有重要的意義。國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《“十四五” 文物保護(hù)和科技創(chuàng)新規(guī)劃》中，明確提出加強(qiáng)對非物質(zhì)文化遺產(chǎn)的保護(hù)與傳承。在當(dāng)前信息時(shí)代的高速發(fā)展階段， 如何利用人工智能技術(shù)整合長白山非遺資源， 探索非遺資源在當(dāng)代知識(shí)普及、文化展示、社會(huì)教育等數(shù)智化傳播行為中潛在的巨大價(jià)值， 存在一定挑戰(zhàn)性。

近年來， 越來越多的國內(nèi)外數(shù)字人文研究學(xué)者通過應(yīng)用計(jì)算、統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)處理與分析方法， 在如考古學(xué)、文史學(xué)、語言學(xué)、音樂學(xué)等其他的人文學(xué)科領(lǐng)域進(jìn)行跨學(xué)科研究。自然語言處理（ＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）是人工智能領(lǐng)域的主要研究方向， 探索如何運(yùn)用計(jì)算技術(shù)（算法）理解和處理人類自然語言文本， 形成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和知識(shí)， 是數(shù)字人文研究的關(guān)鍵技術(shù)支撐。當(dāng)前數(shù)字人文的研究涉及多種自然語言處理任務(wù)， 如情感分析［１］ 、文本分類［２］ 、實(shí)體識(shí)別［３］ 、機(jī)器翻譯［４］ 和詞性標(biāo)注［５］等。聚焦到非物質(zhì)文化遺產(chǎn)的數(shù)字化開發(fā)與利用研究方面， Ｂａｒｒｏｓ Ｃ 等［６］ 以無監(jiān)督的方式預(yù)訓(xùn)練了一個(gè)詞嵌入算法， 用于自動(dòng)解析墨西哥早期殖民的歷史文本和特定地名， 探索歷史語料庫中隱藏的關(guān)聯(lián)事件和故事內(nèi)涵； 胡昊天等［７］ 利用ＲｏＢＥＲＴａ 模型構(gòu)建出了基于國家級(jí)非物質(zhì)文化遺產(chǎn)項(xiàng)目申報(bào)文本知識(shí)庫， 為我國非遺文本自動(dòng)分詞方面的研究提供了參考。林立濤等［８］ 和吳夢成等［９］ 分別對典籍中的動(dòng)物和植物實(shí)體進(jìn)行了命名實(shí)體識(shí)別研究， 為古籍知識(shí)組織提供了新的思路。然而， 針對長白山地區(qū)民間文學(xué)的實(shí)體抽取研究仍相對缺乏深入探討。

民間文學(xué)作為非物質(zhì)文化遺產(chǎn)的重要組成部分，由數(shù)代人民收集和整理而成， 是勞動(dòng)人民集體智慧的結(jié)晶。在非遺資源的智慧化傳承過程中， 對民間文學(xué)資料的描述和展示等步驟涉及相關(guān)實(shí)體概念和特定術(shù)語等， 對其實(shí)體的抽取是構(gòu)建完整的非遺知識(shí)圖譜和知識(shí)庫的關(guān)鍵根基［１０］ 。民間文學(xué)中的特定術(shù)語構(gòu)成、類別等將決定非物質(zhì)文化遺產(chǎn)資源及后續(xù)研究的深度［１１］ ， 其語言表達(dá)靈活、地域特色鮮明、實(shí)體類別多樣等特點(diǎn)使得傳統(tǒng)實(shí)體抽取方法難以滿足當(dāng)前需求。

基于上述內(nèi)容的啟發(fā)， 本研究以長白山非遺資源中的民間文學(xué)為數(shù)據(jù)源， 運(yùn)用自然語言處理中的深度學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型等多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)建基于ＢＥＲＴ－ＢｉＧＲＵ－ＭＨＡ－ＣＲＦ 的長白山非遺民間文化命名實(shí)體識(shí)別模型， 充分發(fā)揮雙向門控循環(huán)單元（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｇａｔｅｄ Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｕｎｉｔ， 簡稱ＢｉＧ?ＲＵ）和多頭自注意力機(jī)制（Ｍｕｌｔｉ－ｈｅａｄ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ， 簡稱ＭＨＡ）的獨(dú)特優(yōu)勢， 在優(yōu)化了Ｄｒｏｐｏｕｔ 層和池化層的同時(shí)， 有效避免梯度消失、爆炸等問題， 并運(yùn)用五折交叉驗(yàn)證（５－Ｆｏｌｄ Ｃｒｏｓｓ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）的模型訓(xùn)練與評(píng)估方法， 提高了整個(gè)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性，實(shí)現(xiàn)了對長白山地區(qū)民間文學(xué)文本集的高效命名實(shí)體抽取。同時(shí)， 對比當(dāng)前主流聯(lián)合學(xué)習(xí)實(shí)體抽取方法， 如ＢＥＲＴ－ＣＲＦ、ＢＥＲＴ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ 對本數(shù)據(jù)集的命名實(shí)體識(shí)別的效果， 來驗(yàn)證本研究所提方法的先進(jìn)性和有效性。最后， 本模型的提出有助于民間文學(xué)關(guān)鍵詞的詞表構(gòu)建與畫像的可視化呈現(xiàn)， 為民間文學(xué)工作者在各民族民間文化搶救工作中提供有力支持。

１ 相關(guān)研究

１. １ 實(shí)體抽取相關(guān)研究進(jìn)展

目前， 自然語言處理領(lǐng)域下的主流信息抽取方法發(fā)展歷程主要從基于規(guī)則的抽取方法、基于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型、到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，演變到多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型開發(fā)， 再到當(dāng)前基于大語言模型的抽取方法， 相關(guān)研究取得了顯著的進(jìn)展。例如， 在學(xué)術(shù)文獻(xiàn)實(shí)體識(shí)別方面， 章成志等［１２］ 對比了多種混合模型在學(xué)術(shù)文獻(xiàn)全文中的方法實(shí)體細(xì)粒度抽取效果， 發(fā)現(xiàn)ＳｃｉＢＥＲＴ＋ＣＲＦ 模型在性能上最為優(yōu)越， 為特定領(lǐng)域的科研方法選擇提供了參考；張穎怡等［１３］ 研究了基于ＣｈａｔＧＰＴ 的多視角學(xué)術(shù)論文實(shí)體識(shí)別方法， 證明了該方法在Ｆ１ 值上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的少量樣本訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 且在不同學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)穩(wěn)定； Ｗｅｉ Ｘ 等［１４］提出了一個(gè)兩階段的基于ＣｈａｔＧＰＴ 的信息抽取工具Ｃｈａｔ ＩＥ， 用于命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取和事件抽取任務(wù)。在典籍方面的實(shí)體抽取研究中， 以南京農(nóng)業(yè)大學(xué)為代表的研究團(tuán)隊(duì)分別利用基于ＳｉｋｕＲｏＢ?ＥＲＴａ 預(yù)訓(xùn)練模型和深度學(xué)習(xí)的自然語言處理技術(shù)對典籍動(dòng)物［８］ 、先秦典籍植物［９］ 、古代中醫(yī)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)［１５］ 、古代農(nóng)作物時(shí)間分布特征［１６］ 等實(shí)體識(shí)別任務(wù)進(jìn)行深入的探討與分析， 形成了完整的典籍知識(shí)組織與知識(shí)挖掘研究體系。此外， 以吉林大學(xué)為代表的研究團(tuán)隊(duì)運(yùn)用混合深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建了面向藏醫(yī)古籍的實(shí)體命名識(shí)別抽取模型［１７］ ， 彌補(bǔ)了藏醫(yī)古籍的知識(shí)組織開發(fā)不足的現(xiàn)狀， 并實(shí)現(xiàn)了藏醫(yī)古籍深層次的知識(shí)發(fā)現(xiàn)［１８］ 。雖然大規(guī)模語言模型在復(fù)雜垂直領(lǐng)域的實(shí)體抽取任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛能， 但是如何有效利用大模型并權(quán)衡性能、成本和可解釋性仍是未來研究的重要方向。

１. ２ 非遺資源實(shí)體抽取研究現(xiàn)狀

針對非遺資源的實(shí)體抽取的相關(guān)研究， 以南京大學(xué)為代表的研究團(tuán)隊(duì)通過融合自然語言處理技術(shù)，在中國民歌情感識(shí)別［１９］ 、古典詩歌意象術(shù)語抽?。郏玻埃?、非遺陶瓷工藝術(shù)語抽取［２１］ 等非物質(zhì)文化遺產(chǎn)項(xiàng)目中進(jìn)行語料的術(shù)語抽取及新詞發(fā)現(xiàn)， 形成獨(dú)特的術(shù)語庫， 以便后續(xù)數(shù)字人文領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)研究的開展與理論實(shí)踐［２２］ 。在文學(xué)領(lǐng)域的實(shí)體抽取相關(guān)研究中，賈玉祥等［２３］ 提出， 融入篇章信息的命名實(shí)體識(shí)別模型， 對金庸小說中的四類實(shí)體進(jìn)行高效識(shí)別， 體現(xiàn)了人文領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別的研究應(yīng)用價(jià)值； Ｂａｒｒｏｓ Ｃ 等［２４］利用有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的二元分類任務(wù)， 對童話故事中的人物角色進(jìn)行實(shí)體識(shí)別； 郭順利等［２５］ 基于ＢＥＲＴＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ 模型和改進(jìn)的Ａｐｒｉｏｒｉ 算法實(shí)現(xiàn)了對游記文本的關(guān)聯(lián)知識(shí)挖掘及聚合。

然而， 當(dāng)前在文學(xué)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別的研究尚未形成完整體系， 研究力度相對薄弱， 主要原因在于高質(zhì)量的訓(xùn)練語料以及算力資源匱乏等。以往傳統(tǒng)的民間文學(xué)工作者多數(shù)通過傳統(tǒng)閱讀和手頭分析的方法對民間文學(xué)進(jìn)行分析， 大部分研究存在主觀判定的問題， 缺乏全面、客觀、條理的數(shù)據(jù)和文本分析， 導(dǎo)致出現(xiàn)對民間文學(xué)語義理解不深入、文化價(jià)值挖掘不到位等情況。目前普遍流行的實(shí)體識(shí)別算法對民間文學(xué)文本中的部分俗語、方言、特定地名、虛擬神話人名等實(shí)體的識(shí)別不夠精準(zhǔn)， 難以有效解決民間文學(xué)語言復(fù)雜性所帶來的研究瓶頸。對于像民間文學(xué)這樣的口述歷史， 其獨(dú)特的敘事方式客觀上造成了高質(zhì)量訓(xùn)練語料的不足， 導(dǎo)致現(xiàn)有的命名實(shí)體識(shí)別模型對民間文學(xué)實(shí)體的高效準(zhǔn)確識(shí)別存在一定的挑戰(zhàn)。同時(shí)， 當(dāng)前對口述歷史資源進(jìn)行知識(shí)組織的相關(guān)研究［２６］ 大多運(yùn)用傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜構(gòu)建流程， 無法全面地挖掘、分析目標(biāo)語料的深層次價(jià)值。

１. ３ 相關(guān)研究評(píng)述

綜上所述， 雖然大部分?jǐn)?shù)字人文相關(guān)研究（如古籍、中醫(yī)等方面）證實(shí)了多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)在各自特定領(lǐng)域的實(shí)體識(shí)別任務(wù)中發(fā)揮了潛在的優(yōu)勢， 但是此類研究多數(shù)基于傳統(tǒng)ＣＮＮ 模型聯(lián)合長短期記憶（ＬＳＴＭ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法， 實(shí)體識(shí)別效果仍有較大的提升空間。在模型訓(xùn)練方面， 大多數(shù)研究都按照傳統(tǒng)的８ ∶１ ∶１的比例隨機(jī)劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集， 影響最終模型的識(shí)別效果。為了解決單一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）和長短期記憶（ＬＳＴＭ）網(wǎng)絡(luò)在提取文本特征時(shí)無法確定文本中每個(gè)實(shí)體的重要性以及時(shí)間復(fù)雜度高的問題， 彌補(bǔ)當(dāng)前研究鑒于民間文學(xué)領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別研究領(lǐng)域的不足， 本研究旨在融合雙向門控循環(huán)單元（ＢｉＧＲＵ）和多頭自注意力機(jī)制（ＭＨＡ）構(gòu)建專屬民間文學(xué)命名實(shí)體識(shí)別模型，同時(shí)運(yùn)用五折交叉驗(yàn)證的模型訓(xùn)練與評(píng)估方法， 有利于高效精準(zhǔn)識(shí)別民間文學(xué)文本中的實(shí)體， 有利于對民間文學(xué)資料進(jìn)行深入分析和知識(shí)挖掘， 有利于進(jìn)一步完善口述歷史資源體系， 保護(hù)和傳承東北文化記憶。

２ 研究方法

２. １ 研究框架

本研究旨在為民間文化機(jī)構(gòu)開展文化遺產(chǎn)資源智慧性保護(hù)與傳承工作提供決策支持， 提取長白山非遺資源內(nèi)容中潛藏的中華文化元素、符號(hào)和標(biāo)識(shí)，為今后開展文化遺產(chǎn)數(shù)據(jù)開發(fā)利用工作提供可參考路徑。在此基礎(chǔ)上提出了本研究框架， 包括民俗文本語料處理、ＢＥＲＴ－ＢｉＧＲＵ－ＭＨＡ－ＣＲＦ 模型、實(shí)體識(shí)別模型評(píng)估３ 個(gè)模塊。

２. ２ 模型提出

作為口述歷史資源的一種， 民間文學(xué)通常包含獨(dú)特的語言和結(jié)構(gòu)特征［２７］ ， 其故事情節(jié)往往跨越多個(gè)句子， 存在較長的語義跨度， 且包含大量特定的人物、地名、物品等實(shí)體類別， 要求模型能夠處理長距離的上下文依賴關(guān)系， 并有效識(shí)別各類實(shí)體。相比于傳統(tǒng)的ＬＳＴＭ， ＧＲＵ 在處理長序列時(shí)表現(xiàn)更佳， 能更好地捕獲長距離依賴， 雙向ＧＲＵ 可以同時(shí)考慮前后文信息， 這對于識(shí)別跨句子出現(xiàn)的實(shí)體（如人名、地名等）尤為重要。因此， 本研究針對民間文學(xué)內(nèi)容的特殊性， 提出了有針對性的命名實(shí)體識(shí)別方法， 即基于ＢＥＲＴ－ＢｉＧＲＵ－ＭＨＡ－ＣＲＦ 的長白山非遺民間文學(xué)領(lǐng)域的實(shí)體抽取模型。通過融合基于ＢＥＲＴ 的雙向循環(huán)單元ＢｉＧＲＵ 和多頭自注意力機(jī)制ＭＨＡ 的模型， 以提高實(shí)體抽取的高效性與準(zhǔn)確性。為此， 本研究所提出的方法解決了短文本實(shí)體識(shí)別向量化的挑戰(zhàn)。與只考慮單向信息的傳統(tǒng)語言模型不同， 所提出的ＢＥＲＴ 模型是一種雙向建模語言模型， 同時(shí)捕捉上下文中的信息， 使得生成的詞向量更富語義。此外， ＢｉＧＲＵ－ＭＨＡ 網(wǎng)絡(luò)層有效過濾了有限文本空間內(nèi)的重要信息， 并為過濾后的詞向量分配不同的權(quán)重， 以增強(qiáng)其“關(guān)注力”，這樣的融合共同提高了命名實(shí)體識(shí)別模型的性能。

ＢＥＲＴ－ＢｉＧＲＵ－ＭＨＡ－ＣＲＦ 模型的架構(gòu)如圖２ 所示， 分為輸入層、ＢＥＲＴ 編碼層、ＢｉＧＲＵ 層、Ｍｕｌｔｉｈｅａｄ－ＡＴＴ 層、全連接層、ＣＲＦ 層和輸出層。①在輸入層中， 輸入句子中的每個(gè)詞都通過嵌入函數(shù)轉(zhuǎn)為詞向量， 其中原始詞向量代表ＢＥＲＴ 的輸入。②在ＢＥＲＴ 編碼層中， 原始詞向量通過雙流自我關(guān)注進(jìn)行處理， 并在兩個(gè)通道中同時(shí)計(jì)算向量： 內(nèi)容流和查詢流。由于查詢流包含位置信息， 因此在預(yù)測過程中用作ＢＥＲＴ 的輸出。③ＢｉＧＲＵ 層用于提取深層實(shí)體特征， 它包含前向和后向的ＧＲＵ。通過ＢｉＧ?ＲＵ， 詞向量可以更全面地學(xué)習(xí)上下文之間的關(guān)系并進(jìn)行語義編碼。④Ｍｕｌｔｉ－ｈｅａｄ－ＡＴＴ 層為不同的詞向量分配對應(yīng)的概率權(quán)重， 以進(jìn)一步提取文本特征并突出文本的關(guān)鍵信息。⑤全連接層將前層（卷積、池化等層） 計(jì)算得到的特征空間映射樣本標(biāo)記空間。⑥最后， 輸出層是一個(gè)ＣＲＦ 連接層， 并使用Ｓｏｆｔｍａｘ 函數(shù)提供命名實(shí)體識(shí)別結(jié)果。接下來， 筆者將討論ＢＥＲＴ－ＢｉＧＲＵ－ＭＨＡ－ＣＲＦ 模型主要模塊在民間文學(xué)領(lǐng)域的優(yōu)勢所在。

１） ＢＥＲＴ［２８］ 。深度預(yù)訓(xùn)練語言模型是一種基于大規(guī)模無監(jiān)督語料， 通過自監(jiān)督的方式訓(xùn)練而得到的含有語料中詞法、句法、上下文信息的語義表示模型?；冢拢牛遥?是一種只需要提取輸入文本序列的語義關(guān)系的預(yù)訓(xùn)練模型， 因此其優(yōu)勢在于模型的主要結(jié)構(gòu)由Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 的編碼器組成。本研究使用的是１２ 層ＢＥＲＴ ＢＡＳＥ 模型， 由１２ 個(gè)編碼器的堆棧構(gòu)成。此外， Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 是基于注意力機(jī)制的深度網(wǎng)絡(luò)， 有助于后續(xù)多頭自注意層的文本處理。

２） ＢｉＧＲＵ［２９］ 。門控循環(huán)單元（ＧＲＵ）是一種輕量級(jí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 由于其內(nèi)部的門結(jié)構(gòu)而與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有所不同。ＢｉＧＲＵ 的核心引入了門控機(jī)制來動(dòng)態(tài)控制信息流， 通過更新門和重置門的協(xié)同作用， 在建模長距離依賴關(guān)系方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢。這種獨(dú)特的結(jié)構(gòu)使網(wǎng)絡(luò)能夠確定民間文學(xué)各實(shí)體間的相關(guān)性， 既促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的有效數(shù)據(jù)傳輸，也有效地控制了冗余信息。本研究利用雙向門控循環(huán)單元（ＢｉＧＲＵ）有助于提取更有效的實(shí)體特征， 這些特征可以通過隱藏層并使用注意力機(jī)制關(guān)注當(dāng)前和先前的狀態(tài)， 為重要信息提供不同的權(quán)重， 從而增強(qiáng)對重要信息的“關(guān)注”， 進(jìn)而提高詞向量的質(zhì)量和命名實(shí)體判斷的準(zhǔn)確性。

３） Ｍｕｌｔｉ－ｈｅａｄ ＡＴＴ［３０］ 。多頭自注意力機(jī)制是傳統(tǒng)注意力機(jī)制的改進(jìn)， 減少了對外部信息的依賴，更擅長捕獲數(shù)據(jù)信息的內(nèi)部關(guān)聯(lián)。展開來講， ＭＨＡ機(jī)制首先將輸入序列映射為多個(gè)子空間， 然后分別應(yīng)用自注意力機(jī)制學(xué)習(xí)序列中不同位置的相關(guān)性，最后將多個(gè)子空間的輸出拼接起來形成最終的特征表示。本文通過引入自注意力機(jī)制層來重新分配經(jīng)Ｂｉ－ＧＲＵ 處理的輸出向量的權(quán)重。這種方法可以有效避免Ｂｉ－ＧＲＵ 層的輸出向量直接傳遞到全連接層而導(dǎo)致的特征信息浪費(fèi)， 并間接提高模型捕獲關(guān)鍵信息的能力， 提高模型的預(yù)測效率。因此， 本研究利用多頭自注意力機(jī)制， 關(guān)注民間文學(xué)本身中的重要的實(shí)體或組合， 有助于提高模型的性能。

４） ＣＲＦ［３１］ 。條件隨機(jī)場是一種判別概率模型。ＣＲＦ 具有強(qiáng)大的推理能力， 可以充分利用上下文信息， 通過相鄰標(biāo)簽之間的關(guān)系得到最優(yōu)的預(yù)測序列。本文將ＣＲＦ 層與ＢｉＧＲＵ－ＭＨＡ 層相連接， 結(jié)合ＢｉＧ?ＲＵ－ＭＨＡ 獲取信息的優(yōu)勢， 獲得更好的預(yù)測序列。

２. ３ 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

中國民間故事集成通過全國范圍普查， 遵循“科學(xué)性、全面性、代表性” 的編纂原則， 基本能夠全面反映中國民間故事狀況， 具有一定的權(quán)威性。鑒于長白山在我國境內(nèi)的行政區(qū)劃隸屬吉林省內(nèi)，本研究以《中國民間故事集成———吉林卷》為數(shù)據(jù)來源， 彰顯獨(dú)具北方民族特色的長白山區(qū)域文化［３２］ 。該數(shù)據(jù)集是中國民間文學(xué)集成全國編輯委員會(huì)、中國民間文學(xué)集成吉林卷編輯委員會(huì)編纂的地方志。該故事集成囊括長白山民間文學(xué)集合， 具有全面性和科學(xué)性。本研究通過對《中國民間故事集成———吉林卷》的電子掃描版進(jìn)行ＯＣＲ 文本識(shí)別， 形成原始語料庫， 并進(jìn)行專業(yè)人工校對， 剔除錯(cuò)字、重復(fù)字詞、無關(guān)格式等， 確保高質(zhì)量的語料構(gòu)建， 為模型高效訓(xùn)練夯實(shí)基礎(chǔ)。經(jīng)篩查， 共收集了２８９ 篇有關(guān)長白山地區(qū)的民間文學(xué)。

２. ４ 實(shí)體類別定義與標(biāo)注

以民間文學(xué)為文本數(shù)據(jù)的命名實(shí)體是具有特定意義的實(shí)體， 主要包括人物、地點(diǎn)、組織、專有名詞等?！吨袊耖g故事集成》中常見的文學(xué)類別， 多數(shù)由神話、傳說、人物傳記、動(dòng)植物傳說等構(gòu)成。民間文學(xué)作品篇幅簡短， 各類實(shí)體的表述如人物集合、親屬稱謂、籠統(tǒng)地點(diǎn)、物品統(tǒng)稱等均在實(shí)體標(biāo)注的范圍， 以確保對故事內(nèi)容當(dāng)中關(guān)鍵實(shí)體的提取。鑒于當(dāng)前民間文學(xué)研究領(lǐng)域尚未形成專有的實(shí)體詞表可供參考， 為此筆者邀請了在數(shù)字人文領(lǐng)域內(nèi)從事民間文學(xué)研究的３ 位專家。專家Ａ 和Ｂ 均是某知名大學(xué)數(shù)字人文領(lǐng)域的專家， 在非遺資源開發(fā)與利用方面的研究有超過１５ 年的經(jīng)驗(yàn)， 專家Ｃ 是省級(jí)民間文學(xué)學(xué)會(huì)主席， 曾主持多個(gè)國家級(jí)社科基金，多以民間文學(xué)研究領(lǐng)域?yàn)橹?。這３ 位專家的多元背景確保了實(shí)體類別定義的全面性和準(zhǔn)確性。通過與３ 位專家進(jìn)行實(shí)體類別的討論， 總結(jié)了民間文學(xué)特有的命名實(shí)體類別， 即人物、地點(diǎn)、物品、動(dòng)物、植物５ 種專有實(shí)體類別， 如表１ 所示。根據(jù)本研究所提出的民間文學(xué)實(shí)體類別， 在開源文本標(biāo)注平臺(tái)針對預(yù)處理過的語料進(jìn)行人工高質(zhì)量標(biāo)注。為確保數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量， 首先， 對３ 位全日制信息資源管理碩士研究生進(jìn)行了標(biāo)注前培訓(xùn)， 確保充分理解標(biāo)注規(guī)則與要求； 其次， 采取雙重預(yù)標(biāo)注方式， 對前１０ 篇文本進(jìn)行獨(dú)立標(biāo)注， 然后進(jìn)行對比， 對于存在分歧的標(biāo)注， 由上述３ 位專家進(jìn)行審核和最終決策；第三， 以修訂后的標(biāo)注規(guī)范為依據(jù)， 進(jìn)行剩余文本的正式標(biāo)注； 最后， 依據(jù)標(biāo)注工具所提供的一致性檢驗(yàn)功能， 得出本次數(shù)據(jù)的標(biāo)注一致性（ＣｏｈｅｎｓＫａｐｐａ 系數(shù)）均達(dá)到了０. ８５ 以上， 確保了標(biāo)注數(shù)據(jù)的高質(zhì)量。

本研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行為期１５ 天的標(biāo)注與校對任務(wù)，標(biāo)簽體系采用序列標(biāo)注集合｛Ｂ，Ｉ，Ｅ，Ｓ，Ｏ｝來識(shí)別民間文學(xué)實(shí)體， 最終共標(biāo)注了１４ ７８７個(gè)有效實(shí)體， 其中人物實(shí)體５ ９２３個(gè)， 地點(diǎn)實(shí)體２ ２８９個(gè)， 物品實(shí)體２ ７９６個(gè)， 動(dòng)物實(shí)體２ ５１５個(gè)， 植物實(shí)體１ ２６４個(gè)， 形成了長白山民間文學(xué)標(biāo)注語料庫。

３ 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

３. １ 實(shí) 驗(yàn)

３. １. １ 實(shí)驗(yàn)設(shè)定

實(shí)驗(yàn)基于遠(yuǎn)程Ａ８００ 服務(wù)器運(yùn)行， 其操作系統(tǒng)為Ｕｂｕｎｔｕ２０. ０４."５ ＬＴＳ， ＧＰＵ 為ＮＶＩＤＩＡ ＧｅＦｏｒｃｅＲＴＸ ３０９０， 顯存為２４ＧＢ， 開發(fā)語言為Ｐｙｔｈｏｎ３. ８，基于Ｐｙｔｏｒｃｈ 框架開發(fā)。在長白山民間文學(xué)實(shí)體抽取實(shí)驗(yàn)中， 選取ＢＥＲＴ－ＣＲＦ 和ＢＥＲＴ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ 模型作為基線模型， 本模型的關(guān)鍵超參數(shù)設(shè)置數(shù)值如表２ 所示。不同于傳統(tǒng)的模型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練方式， 即按照８ ∶１ ∶１的比例隨機(jī)劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集來進(jìn)行模型的訓(xùn)練， 本次實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練方式運(yùn)用五折交叉驗(yàn)證［３３］（５－Ｆｏｌｄ Ｃｒｏｓｓ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）評(píng)估方法，將原始民間文學(xué)文本數(shù)據(jù)集分成５ 個(gè)相等大小的子集（或折疊）， 利用４ 個(gè)子集作為訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，而剩下的１ 個(gè)子集用于測試模型。通過５ 次重復(fù)訓(xùn)練， 每次選擇不同的１ 個(gè)子集作為測試集， 其余的作為訓(xùn)練集。最后， 將５ 次的性能評(píng)估結(jié)果取平均值以得到最終評(píng)估結(jié)果， 從而高效評(píng)估模型的性能和泛化能力。

３. １. ２ 基準(zhǔn)模型選擇

為驗(yàn)證本研究所提出的模型在長白山非遺民間文學(xué)文本集中對各類實(shí)體知識(shí)的準(zhǔn)確性和有效性，選取了以下主流模型ＢＥＲＴ－ＣＲＦ 和ＢＥＲＴ－ＢｉＬＳＴＭＣＲＦ進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。①ＢＥＲＴ－ＣＲＦ 模型： 此模型架構(gòu)由１ 個(gè)ＢＥＲＴ 模型和１ 個(gè)ｔｏｋｅｎ 分類器組成， 通過ＢＥＲＴ 編碼進(jìn)行語義信息的輸入， 再通過線性ＣＲＦ 用于從非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中識(shí)別和提取命名實(shí)體。②ＢＥＲＴ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ 模型［３４］ ： 此模型首先將預(yù)先訓(xùn)練好的語言模型用作ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ 模型的詞嵌入層， 然后使用帶有ＣＲＦ 層的ＢｉＬＳＴＭ 層對原文進(jìn)行標(biāo)記， 進(jìn)而得到預(yù)測的實(shí)體分割結(jié)果， 最后利用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對分詞結(jié)果進(jìn)行迭代學(xué)習(xí)， 從而提高模型的性能， 獲得準(zhǔn)確的分詞結(jié)果。

３. １. ３ 測評(píng)指標(biāo)選擇

在命名實(shí)體識(shí)別中最常用的指標(biāo)是準(zhǔn)確率、精確度、召回率和Ｆ１ 分?jǐn)?shù)。其中， 準(zhǔn)確率最為簡單直觀， 是指正確預(yù)測的實(shí)例數(shù)與實(shí)例總數(shù)之比。精確度是指預(yù)測正確的實(shí)體數(shù)與預(yù)測實(shí)體總數(shù)之比。召回率是指正確預(yù)測的實(shí)體數(shù)量與所有實(shí)體總數(shù)的比率。Ｆ１ 分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值。在這４ 個(gè)指標(biāo)中， 精確度會(huì)遇到各類型實(shí)例比例不均的情況， 這將導(dǎo)致精確度容易受到大比例實(shí)例的影響。因此， 本研究在長白山非遺民間文學(xué)資源實(shí)體抽取模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)中選擇精確度（Ｐ）、召回率（Ｒ）和Ｆ１ 分?jǐn)?shù)作為評(píng)價(jià)模型的指標(biāo)， 如式（１） 所示：

其中， Ｔｐ 表示為正確預(yù)測的實(shí)體數(shù)量， Ｆｐ 表示為錯(cuò)誤預(yù)測的實(shí)體數(shù)量， ＦＮ 表示實(shí)際上屬于這個(gè)實(shí)體類別但被預(yù)測為不屬于這個(gè)實(shí)體類別的數(shù)量。

３. ２ 結(jié)果分析

３. ２. １ 各模型整體實(shí)體識(shí)別效果分析

對比模型評(píng)估結(jié)果， 各模型在長白山非遺民間文學(xué)領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別預(yù)測任務(wù)中表現(xiàn)出不同的識(shí)別性能， 如表３ 所示。在民間文學(xué)實(shí)體識(shí)別任務(wù)中， 本研究所運(yùn)用的多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型在精確率Ｐ、召回率Ｒ 和Ｆ１ 值分別達(dá)到８６. ７６％、８４. ０７％和８５. ３９％， 表明本模型的綜合性能均優(yōu)于其他兩種模型。與僅使用ＣＲＦ 相比， ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ 模型和ＢｉＧＲＵ－ＣＲＦ 模型的識(shí)別效果得到了大幅度提升。這是因?yàn)椋拢椋蹋樱裕停茫遥?模型和ＢｉＧＲＵ－ＣＲＦ 模型都屬于雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 能夠同時(shí)從輸入序列的兩端出發(fā)來捕捉上下文信息， 學(xué)習(xí)整個(gè)句子的特征， 從而識(shí)別出更多的實(shí)體。此外， 基于ＢｉＧＲＵ－ＣＲＦ 模型在引入多頭自注意力機(jī)制后， 對比ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ 模型， 其準(zhǔn)確率和召回率得到了明顯的提高， 整體Ｆ１值提升了８. ７３％。因此， 在本模型引入自注意力機(jī)制后， 對文本實(shí)體關(guān)鍵特征的強(qiáng)化， 使得準(zhǔn)確率、召回率和Ｆ１ 值得到了大幅度的提升， 可以使下級(jí)識(shí)別任務(wù)表現(xiàn)得更好， 體現(xiàn)出本模型的優(yōu)勢所在。

３. ２. ２ 各模型對不同實(shí)體類型識(shí)別效果分析

在對比完各模型的整體識(shí)別結(jié)果之后， 分析各模型對不同實(shí)體類別的識(shí)別效果也至關(guān)重要。由表４可得出， 本模型在各個(gè)實(shí)體類別上的識(shí)別效果， 即精確度、召回率和Ｆ１ 值均高于其他兩個(gè)模型， 證實(shí)了本模型的高效實(shí)體識(shí)別效果。在細(xì)粒度的效果分析下， 本模型在“人物” 實(shí)體類別上的預(yù)測效果最佳， 其Ｆ１ 值為７５ ４２％。其次是“物品” 類別，其Ｆ１ 值為７２. ７８％。主要原因在于單個(gè)民間文學(xué)的構(gòu)成以人物和物品居多， 其他實(shí)體類別的占比相對較低， 導(dǎo)致其他實(shí)體類別的實(shí)體數(shù)量偏少， 存在降低實(shí)體分類能力。

３. ２. ３ 最優(yōu)模型的錯(cuò)誤識(shí)別實(shí)例分析

１） 實(shí)體邊界識(shí)別錯(cuò)誤

例句１： 原文： “長白山天池是朝鮮族的圣地”。

錯(cuò)誤識(shí)別： ［長白山］： 地點(diǎn)； ［天池］： 地點(diǎn)

正確識(shí)別： ［長白山天池］： 地點(diǎn)

在例句１ 中， 模型將“長白山” 和“天池” 錯(cuò)誤地分割為兩個(gè)獨(dú)立的地點(diǎn)實(shí)體， 未能識(shí)別它們共同構(gòu)成一個(gè)完整的地名。

２） 實(shí)體類別混淆

例句２： 原文： “黃郎中說： 你光知道江里三寶有三花， 鳊花、鯽花和鱉花”。

錯(cuò)誤識(shí)別： ［鳊花］植物； ［鯽花］植物； ［鱉花］植物

正確識(shí)別： ［鳊花］動(dòng)物； ［鯽花］動(dòng)物； ［鱉花］動(dòng)物

在例句２ 中， 模型將帶有花的詞語錯(cuò)誤地歸類為植物類別， 未能準(zhǔn)確識(shí)別其作為當(dāng)?shù)靥厣聂~類品種。

３） 罕見實(shí)體識(shí)別失敗

例句３： 原文： “他到哪兒， 哪疙瘩棒槌就多”。

錯(cuò)誤識(shí)別： 未識(shí)別出任何實(shí)體

正確識(shí)別： ［棒槌］植物

在例句３ 中， 模型未能識(shí)別出“棒槌” 這一在長白山民間文學(xué)中人參的別稱， 該實(shí)體在通用文學(xué)作品中是相對比較罕見的植物實(shí)體。

基于以上的錯(cuò)誤識(shí)別實(shí)例分析， 本研究提出了以下改進(jìn)建議： 首先， 在優(yōu)化實(shí)體邊界的識(shí)別過程中， 可通過引入基于規(guī)則的后處理步驟， 如利用地名詞典輔助校正地名實(shí)體的邊界， 并在預(yù)訓(xùn)練階段加入更多此類樣本來增強(qiáng)模型對復(fù)合地名的學(xué)習(xí)；其次， 在改進(jìn)實(shí)體類別的分類方面， 構(gòu)建特定領(lǐng)域（如長白山民間文學(xué)）的實(shí)體詞典， 輔助模型識(shí)別罕見或地區(qū)特色專有實(shí)體； 最后， 引入上下文語義深度理解， 進(jìn)一步優(yōu)化注意力機(jī)制， 使模型能更好地捕捉長距離語義依賴， 從而理解實(shí)體在整個(gè)故事情節(jié)中的角色和屬性。

３. ２. ４ 綜合結(jié)果分析

從以上結(jié)果分析來看， 基于ＢｉＧＲＵ 的本模型在所有實(shí)體類別上的Ｆ１ 值都高于采用ＢｉＬＳＴＭ 的基準(zhǔn)模型， 證實(shí)了ＢｉＧＲＵ 在建模長距離依賴關(guān)系方面的優(yōu)勢。其主要原因在于， 在民間文學(xué)命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中， 故事情節(jié)往往跨越多個(gè)句子， 存在較長的語義跨度。ＢｉＧＲＵ 的機(jī)理恰好能夠處理這種長距離的上下文依賴關(guān)系。例如， 在識(shí)別人物實(shí)體的過程中， 人名可能在前后多個(gè)句子中多次出現(xiàn)，ＢｉＧＲＵ 通過更好地利用這些跨句子的上下文線索，準(zhǔn)確地將分散出現(xiàn)的人名歸類為同一個(gè)實(shí)體。類似地， 對于識(shí)別物品、動(dòng)物、植物等實(shí)體類別， ＢｉＧ?ＲＵ 也能夠挖掘相隔較遠(yuǎn)的上下文詞之間的語義聯(lián)系， 提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。特別是對于人物、地點(diǎn)等在故事中頻繁出現(xiàn)、語義跨度大的實(shí)體類別， ＢｉＧ?ＲＵ 的識(shí)別性能提升更為顯著。這表明ＢｉＧＲＵ 能夠更好地適應(yīng)民間文學(xué)的語言特點(diǎn)， 充分挖掘上下文信息， 提高命名實(shí)體識(shí)別的整體性能。相比之下，ＢｉＬＳＴＭ 雖然也能捕獲雙向的上下文信息， 但在處理長序列時(shí)容易出現(xiàn)梯度消失的問題， 導(dǎo)致難以建模長期依賴關(guān)系。同時(shí)， ＢｉＬＳＴＭ 對前后信息的利用效率相對較低， 容易受到近距離上下文的主導(dǎo)， 而忽略了距離較遠(yuǎn)的關(guān)鍵信息。這可能是導(dǎo)致ＢｉＬ?ＳＴＭ 在處理長篇民間故事時(shí)識(shí)別性能不如ＢｉＧＲＵ的主要原因。

本模型加入多頭自我注意力機(jī)制ＭＨＡ， 重點(diǎn)關(guān)注故事語句本身包含的重要的命名實(shí)體或組合， 從多個(gè)角度提取實(shí)體的判別性特征， 有助于提高整體模型的擬合能力。以地點(diǎn)實(shí)體為例， 地名通常與特定的方位詞、場景描述等緊密相連。ＭＨＡ 機(jī)制優(yōu)勢在于自動(dòng)關(guān)注圍繞實(shí)體的上下文詞， 減輕無關(guān)詞的干擾， 從而提高地點(diǎn)實(shí)體的識(shí)別準(zhǔn)確率。相比之下， 傳統(tǒng)的注意力機(jī)制缺乏對不同角度特征的考慮， 容易受到數(shù)據(jù)噪聲的影響。因此， 本研究選用ＢＥＲＴ－ＢｉＧＲＵ－ＭＨＡ－ＣＲＦ 作為長白山民間文學(xué)實(shí)體抽取任務(wù)的模型。

綜上所述， ＢｉＧＲＵ 和ＭＨＡ 的融合使得本模型能夠在雙向序列特征提取和自適應(yīng)權(quán)重分配這兩個(gè)方面實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)多任務(wù)聯(lián)合模型的優(yōu)化， 極大地提升了對民間文學(xué)文本中各類實(shí)體的識(shí)別能力。特別是對于語義復(fù)雜， 上下文依賴性強(qiáng)的人物、地點(diǎn)等實(shí)體類別， 展現(xiàn)出了明顯的性能優(yōu)勢， 通過這些細(xì)粒度的結(jié)果分析進(jìn)一步驗(yàn)證了本文模型的有效性和先進(jìn)性。

４ 結(jié) 論

在數(shù)字時(shí)代， 借助新興的數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)文化數(shù)據(jù)資源的創(chuàng)造性轉(zhuǎn)化與創(chuàng)新性發(fā)展， 已經(jīng)成為凝聚民族認(rèn)同、繁榮學(xué)術(shù)研究、促進(jìn)文化傳播、助推產(chǎn)業(yè)升級(jí)、構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的重大戰(zhàn)略需求。本研究通過構(gòu)建基于ＢＥＲＴ－ＢｉＧＲＵ－ＭＨＡ－ＣＲＦ 的長白山非遺民間文學(xué)領(lǐng)域?qū)嶓w抽取模型， 在實(shí)驗(yàn)階段對比以ＢｉＬＳＴＭ 為主的多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型， 證實(shí)了以ＢｉＧＲＵ－ＭＨＡ 為主的模型的先進(jìn)性、高效性、準(zhǔn)確性， 以更好地處理長序列依賴性和有效避免梯度消失的問題。本模型通過精準(zhǔn)識(shí)別民間文學(xué)中的人物、地點(diǎn)、物品、動(dòng)植物等關(guān)鍵實(shí)體要素， 為挖掘長白山地區(qū)豐富的民間文學(xué)資源奠定了基礎(chǔ)。在實(shí)踐應(yīng)用方面， 通過系統(tǒng)梳理這些散落在民間故事中的文化元素， 可以更全面地認(rèn)識(shí)和理解長白山獨(dú)特的地域文化特色， 為文旅資源的創(chuàng)新性開發(fā)利用提供素材和靈感， 以促進(jìn)文旅產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的深度融合［３５］ 。同時(shí)， 也為未來文化工作， 如民間文學(xué)文化領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語庫的構(gòu)建、文化領(lǐng)域內(nèi)專業(yè)信息檢索、文化領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)整合等提供了路徑指南。在接下來的研究中， 筆者會(huì)增加相關(guān)高質(zhì)量民間文學(xué)數(shù)據(jù)， 繼續(xù)訓(xùn)練實(shí)體識(shí)別模型， 從而達(dá)到更精準(zhǔn)的識(shí)別效果； 重點(diǎn)持續(xù)關(guān)注在長白山地區(qū)不同非遺資源的知識(shí)組織與知識(shí)挖掘的方法探討與理論實(shí)踐， 為全面振興東北、保護(hù)和傳承長白山文化作出相應(yīng)的貢獻(xiàn)。

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［２９］ Ｄｅｙ Ｒ， Ｓａｌｅｍ Ｆ Ｍ． Ｇａｔｅ－Ｖａｒｉａｎｔｓ ｏｆ Ｇａｔｅｄ Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｕｎｉｔ（ＧＲＵ）Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［Ｃ］ ／ ／２０１７ ＩＥＥＥ ６０ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｉｄｗｅｓｔ Ｓｙｍｐｏ?ｓｉｕｍ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ（ＭＷＳＣＡＳ）． ＩＥＥＥ， ２０１７： １５９７－１６００．

［３０］ Ｔａｏ Ｃ Ｙ， Ｇａｏ Ｓ， Ｓｈａｎｇ Ｍ Ｙ， ｅｔ ａｌ． Ｇｅｔ ｔｈｅ Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｍｙ Ｕｔｔｅｒ?ａｎｃｅ！ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｏｗａｒｄｓ Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｗｉｔｈ Ｍｕｌｔｉ－Ｈｅａｄ Ａｔｔｅｎ?ｔｉｏｎ Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｗｅｎｔｙ－Ｓｅｖｅｎｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａ?ｔｉｏｎａｌ Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ． Ｊｕｌｙ １３－１９， ２０１８．Ｓｔｏｃｋｈｏｌｍ， Ｓｗｅｄｅｎ． Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ： Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ， ２０１８： ４４１８－４４２４．

［３１］ Ｚｈｅｎｇ Ｓ， Ｊａｙａｓｕｍａｎａ Ｓ， Ｒｏｍｅｒａ－Ｐａｒｅｄｅｓ Ｂ， ｅｔ ａｌ． ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＲａｎｄｏｍ Ｆｉｅｌｄｓ ａｓ Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ， ２０１５： １５２９－１５３７．

［３２］ 劉厚生． 長白山文化的界定及其他［Ｊ］． 中國邊疆史地研究，２００３， １３ （４）： ７１－７５．

［３３］ Ｗｏｎｇ Ｔ Ｔ， Ｙｅｈ Ｐ Ｙ． Ｒｅｌｉａｂｌｅ Ａｃｃｕｒａｃｙ Ｅｓｔｉｍａｔｅｓ Ｆｒｏｍ Ｋ－ＦｏｌｄＣｒｏｓｓ Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ ＤａｔａＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２０２０， ３２ （８）： １５８６－１５９４．

［３４］ Ｌｉｕ Ｙ Ｆ， Ｗｅｉ Ｓ Ｑ， Ｈｕａｎｇ Ｈ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｎａｍｉｎｇ Ｅｎｔｉｔｙ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆ Ｃｉｔｒｕｓ Ｐｅｓｔｓ ａｎｄ Ｄｉｓｅａｓｅｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＢＥＲＴ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ Ｍｏｄｅｌ［Ｊ］． Ｅｘｐｅｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ２０２３， ２３４： １２１１０３．

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（責(zé)任編輯： 楊豐僑）

基金項(xiàng)目： 國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“面向數(shù)字人文的檔案文獻(xiàn)數(shù)據(jù)組織與知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究” （項(xiàng)目編號(hào)： １９ＢＴＱ０９４）。