bert+crf结构
基于BERT-CRF模型的中文事件检测方法研究
近年来，随着网络的持续普及，技术的不断发展，使用网络的用户越来越多，网络中的信息量随着用户频繁的交互行为的增加而增加，互联网成为传播大量信息的新媒介，由于信息多数是非结构化的，且一个领域的信息散布在浩瀚的信息海洋中，致使网络中的信息很难处理，因此快速从大量信息中提取有价值的信息显得越来越重要。
许多信息一般是以事件的形式存在，事件指的是由特定关键词触发的、包含一个或多个参与者参与的、特定类型的事情，事件抽取技术是从纯文本中提取人们关心的事件信息，并以结构化的形式展现出来[1]，是构建特定领域的事件库以及建立知识图谱的基础。
事件抽取分为两个步骤，事件检测和元素抽取，事件检测指从一段文本中提取可以标志事件发生的触发词，包括事件触发词识别与事件触发词分类两部分。
元素抽取主要针对一句话中与触发词相关的元素进行抽取和角色匹配。
本文的重点是针对事件检测部分。
事件检测中的触发词是指直接引起事件发生的词语，一般触发词的词性为动词，也可能是表示动作或状态的名词。
事件检测任务面临着许多挑战，一是一句话中不仅只有一个事件，有多个事件就会有多个事件触发词。
例如，在句子1中有两个事件触发词，分别是“离”和“暗杀”，并且是两种不同的子事件类型“Transport”和“Attack”。
句子1：根据警方消息来源，法官与其子在上午交通基于BERT-CRF模型的中文事件检测方法研究田梓函，李欣中国人民公安大学信息网络安全学院，北京100038摘要：事件抽取是自然语言处理中信息抽取的关键任务之一。
事件检测是事件抽取的第一步，事件检测的目标是识别事件中的触发词并为其分类。
现有的中文事件检测存在由于分词造成的误差传递，导致触发词提取不准确。
将中文事件检测看作序列标注任务，提出一种基于预训练模型与条件随机场相结合的事件检测模型，采用BIO标注方法对数据进行标注，将训练数据通过预训练模型BERT得到基于远距离的动态字向量的触发词特征，通过条件随机场CRF对触发词进行分类。
bert crf原理
bert crf原理BERT-CRF模型是一种结合了预训练语言模型BERT和条件随机场（CRF）的序列标注模型。
在自然语言处理领域，序列标注任务是指给定一个输入序列，将其每个元素标注为特定的类别。
例如，命名实体识别任务就是一个典型的序列标注任务，需要将文本中的人名、地名等实体识别出来。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型，通过大规模的无监督学习，学习到了丰富的语言表示。
BERT模型采用了Transformer架构，能够有效地捕捉句子中的上下文信息和词与词之间的关系。
然而，BERT模型本身并不能直接用于序列标注任务，因为它并没有考虑到标签之间的依赖关系。
而在序列标注任务中，标签之间的依赖关系是非常重要的，例如在命名实体识别任务中，一个实体通常是由连续的多个词组成的，因此需要考虑上下文中的词对实体的影响。
为了解决这个问题，研究者们将BERT模型与条件随机场（CRF）相结合，提出了BERT-CRF模型。
CRF是一种统计模型，常用于序列标注任务中，能够考虑到标签之间的依赖关系。
它通过定义标签之间的转移概率，来约束标签序列的生成。
在BERT-CRF模型中，BERT用于提取句子的特征表示，而CRF用于建模标签之间的依赖关系。
具体来说，BERT-CRF模型的训练过程可以分为两个阶段。
首先，使用BERT模型对输入序列进行预训练，学习得到句子中每个词的表示。
然后，在序列标注任务中，将BERT的输出作为输入特征，传入CRF模型中进行标签预测。
在预测阶段，BERT-CRF模型会计算给定输入序列的每个位置上的标签分布，然后根据CRF模型定义的转移概率，选择最优的标签序列作为输出。
由于CRF模型考虑了标签之间的依赖关系，因此能够更好地捕捉到整个句子的上下文信息，从而提高序列标注任务的性能。
基于BERT嵌入BiLSTMCRF模型的中文专业术语抽取研究
基于BERT嵌入BiLSTMCRF模型的中文专业术语抽取研究一、概要随着自然语言处理技术的不断发展，中文专业术语抽取已经成为了研究的热点。
本文提出了一种基于BERT嵌入BiLSTMCRF模型的中文专业术语抽取方法。
该方法首先使用BERT模型对文本进行特征提取，然后将提取到的特征输入到BiLSTMCRF模型中进行序列标注。
通过对比实验，我们发现该方法在中文专业术语抽取任务上取得了显著的性能提升。
同时我们还对模型进行了调优和改进，以进一步提高其性能和鲁棒性。
本文的研究为中文专业术语抽取提供了一种有效的解决方案，具有一定的理论和实际应用价值。
1. 研究背景和意义随着自然语言处理技术的不断发展，文本挖掘和信息抽取已经成为了学术界和工业界的热点问题。
在众多的自然语言处理任务中，专业术语抽取是一项具有重要意义的任务。
专业术语是指在特定领域内具有特殊含义和用途的词汇，它们在文本中的出现频率较低，但对于理解文本内容和进行知识推理具有重要价值。
因此研究如何从大量的非结构化文本数据中自动抽取专业术语，对于提高文本分析的效率和准确性具有重要的理论和实际意义。
然而现有的专业术语抽取方法仍然存在一些局限性，首先这些方法主要针对单个领域的专业术语抽取，对于跨领域的专业术语抽取仍存在困难。
其次现有的方法往往需要人工提取特征或设计复杂的模型结构，这增加了算法的复杂性和计算成本。
此外现有方法在处理长文本和多义词等问题时也存在一定的局限性。
2. 相关工作概述在自然语言处理领域，文本挖掘和信息抽取一直是一个重要的研究方向。
针对中文专业术语抽取问题，研究者们提出了许多方法，如基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法等。
这些方法在一定程度上提高了专业术语抽取的准确性和效率，但仍然存在一些局限性，如对未登录词的处理不足、对长文本的处理能力有限以及对于歧义词汇的处理不够准确等。
近年来随着深度学习技术的快速发展，基于BERT等预训练模型的中文专业术语抽取方法逐渐成为研究热点。
基于BERT-CRF模型的电子病历实体识别研究
基于BERT-CRF模型的电子病历实体识别研究
何涛;陈剑;闻英友
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2022(50)3
【摘要】电子病历实体识别是智慧医疗服务中一项重要的基础任务,当前医院诊疗过程中采用人工分析病历文本的方法,容易产生关键信息遗漏且效率低下。
为此,提
出一种结合BERT与条件随机场的实体识别模型,使用基于双向训练Transformer
的BERT中文预训练模型,在手工标注的符合BIOES标准的语料库上微调模型参数,通过BERT模型学习字符序列的状态特征,并将得到的序列状态分数输入到条件随
机场层,条件随机场层对序列状态转移做出约束优化。
BERT模型具有巨大的参数量、强大的特征提取能力和实体的多维语义表征等优势,可有效提升实体抽取的效果。
实验结果表明,论文提出的模型能实现88%以上的实体识别F1分数,显著优于传统
的循环神经网络和卷积神经网络模型。
【总页数】5页(P639-643)
【作者】何涛;陈剑;闻英友
【作者单位】东北大学东软研究院;辽宁省工业控制安全工程技术研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于双向LSTM神经网络电子病历命名实体的识别模型
2.基于双向LSTM神经网络电子病历命名实体的识别模型
3.序列标注模型中不同输入特征组合的集成学习与直推学习方法研究——以CCKS-2018电子病历命名实体识别任务为例
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关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建
关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建⼀.在实体识别中，bert+lstm+crf也是近来常⽤的⽅法。
这⾥的bert可以充当固定的embedding层，也可以⽤来和其它模型⼀起训练fine-tune。
⼤家知道输⼊到bert中的数据需要⼀定的格式，如在单个句⼦的前后需要加⼊"[CLS]"和“[SEP]”，需要mask等。
下⾯使⽤pad_sequences对句⼦长度进⾏截断以及padding填充，使每个输⼊句⼦的长度⼀致。
构造训练集后，下载中⽂的预训练模型并加载相应的模型和词表vocab以参数配置，最后并利⽤albert抽取句⼦的embedding，这个embedding可以作为⼀个下游任务和其它模型进⾏组合完成特定任务的训练。
1import torch2from configs.base import config3from model.modeling_albert import BertConfig, BertModel4from model.tokenization_bert import BertTokenizer5from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences6from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler78import os910 device = torch.device('cuda'if torch.cuda.is_available() else"cpu")11 MAX_LEN = 1012if__name__ == '__main__':13 bert_config = BertConfig.from_pretrained(str(config['albert_config_path']), share_type='all')14 base_path = os.getcwd()15 VOCAB = base_path + '/configs/vocab.txt'# your path for model and vocab16 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(VOCAB)1718# encoder text19 tag2idx={'[SOS]':101, '[EOS]':102, '[PAD]':0, 'B_LOC':1, 'I_LOC':2, 'O':3}20 sentences = ['我是中华⼈民共和国国民', '我爱祖国']21 tags = ['O O B_LOC I_LOC I_LOC I_LOC I_LOC I_LOC O O', 'O O O O']2223 tokenized_text = [tokenizer.tokenize(sent) for sent in sentences]24#利⽤pad_sequence对序列长度进⾏截断和padding25 input_ids = pad_sequences([tokenizer.convert_tokens_to_ids(txt) for txt in tokenized_text], #没法⼀条⼀条处理，只能2-d的数据，即多于⼀条样本，但是如果全部加载到内存是不是会爆26 maxlen=MAX_LEN-2,27 truncating='post',28 padding='post',29 value=0)3031 tag_ids = pad_sequences([[tag2idx.get(tok) for tok in tag.split()] for tag in tags],32 maxlen=MAX_LEN-2,33 padding="post",34 truncating="post",35 value=0)3637#bert中的句⼦前后需要加⼊[CLS]:101和[SEP]:10238 input_ids_cls_sep = []39for input_id in input_ids:40 linelist = []41 linelist.append(101)42 flag = True43for tag in input_id:44if tag > 0:45 linelist.append(tag)46elif tag == 0 and flag:47 linelist.append(102)48 linelist.append(tag)49 flag = False50else:51 linelist.append(tag)52if tag > 0:53 linelist.append(102)54 input_ids_cls_sep.append(linelist)5556 tag_ids_cls_sep = []57for tag_id in tag_ids:58 linelist = []59 linelist.append(101)60 flag = True61for tag in tag_id:62if tag > 0:63 linelist.append(tag)64elif tag == 0 and flag:65 linelist.append(102)66 linelist.append(tag)67 flag = False68else:69 linelist.append(tag)70if tag > 0:71 linelist.append(102)72 tag_ids_cls_sep.append(linelist)7374 attention_masks = [[int(tok > 0) for tok in line] for line in input_ids_cls_sep]7576print('---------------------------')77print('input_ids:{}'.format(input_ids_cls_sep))78print('tag_ids:{}'.format(tag_ids_cls_sep))79print('attention_masks:{}'.format(attention_masks))808182# input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode('我是中华⼈民共和国国民', add_special_tokens=True)]) #为True则句⼦⾸尾添加[CLS]和[SEP]83# print('input_ids:{}, size:{}'.format(input_ids, len(input_ids)))84# print('attention_masks:{}, size:{}'.format(attention_masks, len(attention_masks)))8586 inputs_tensor = torch.tensor(input_ids_cls_sep)87 tags_tensor = torch.tensor(tag_ids_cls_sep)88 masks_tensor = torch.tensor(attention_masks)8990 train_data = TensorDataset(inputs_tensor, tags_tensor, masks_tensor)91 train_sampler = RandomSampler(train_data)92 train_dataloader = DataLoader(train_data, sampler=train_sampler, batch_size=2)9394 model = BertModel.from_pretrained(config['bert_dir'],config=bert_config)95 model.to(device)96 model.eval()97 with torch.no_grad():98'''99 note:100⼀.101如果设置："output_hidden_states":"True"和"output_attentions":"True"102输出的是：所有层的 sequence_output, pooled_output, (hidden_states), (attentions)103则 all_hidden_states, all_attentions = model(input_ids)[-2:]104105⼆.106如果没有设置：output_hidden_states和output_attentions107输出的是：最后⼀层 --> (output_hidden_states, output_attentions)108'''109for index, batch in enumerate(train_dataloader):110 batch = tuple(t.to(device) for t in batch)111 b_input_ids, b_input_mask, b_labels = batch112 last_hidden_state = model(input_ids = b_input_ids,attention_mask = b_input_mask)113print(len(last_hidden_state))114 all_hidden_states, all_attentions = last_hidden_state[-2:] #这⾥获取所有层的hidden_satates以及attentions115print(all_hidden_states[-2].shape)#倒数第⼆层hidden_states的shape print(all_hidden_states[-2])⼆.打印结果input_ids:[[101, 2769, 3221, 704, 1290, 782, 3696, 1066, 1469, 102], [101, 2769, 4263, 4862, 1744, 102, 0, 0, 0, 0]] tag_ids:[[101, 3, 3, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 102], [101, 3, 3, 3, 3, 102, 0, 0, 0, 0]]attention_masks:[[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]]4torch.Size([2, 10, 768])tensor([[[-1.1074, -0.0047, 0.4608, ..., -0.1816, -0.6379, 0.2295],[-0.1930, -0.4629, 0.4127, ..., -0.5227, -0.2401, -0.1014],[ 0.2682, -0.6617, 0.2744, ..., -0.6689, -0.4464, 0.1460],...,[-0.1723, -0.7065, 0.4111, ..., -0.6570, -0.3490, -0.5541],[-0.2028, -0.7025, 0.3954, ..., -0.6566, -0.3653, -0.5655],[-0.2026, -0.6831, 0.3778, ..., -0.6461, -0.3654, -0.5523]],[[-1.3166, -0.0052, 0.6554, ..., -0.2217, -0.5685, 0.4270],[-0.2755, -0.3229, 0.4831, ..., -0.5839, -0.1757, -0.1054],[-1.4941, -0.1436, 0.8720, ..., -0.8316, -0.5213, -0.3893],...,[-0.7022, -0.4104, 0.5598, ..., -0.6664, -0.1627, -0.6270],[-0.7389, -0.2896, 0.6083, ..., -0.7895, -0.2251, -0.4088],[-0.0351, -0.9981, 0.0660, ..., -0.4606, 0.4439, -0.6745]]])。
自然语言处理中常见的命名实体识别工具(八)
自然语言处理中常见的命名实体识别工具自然语言处理（NLP）是一门涉及人类语言和计算机交互的领域，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
在NLP中，命名实体识别（NER）是一项关键技术，被广泛应用于信息抽取、问答系统、机器翻译等领域。
本文将介绍几种常见的NER工具，包括Stanford NER、Spacy、NLTK和Bert。
Stanford NER是斯坦福大学开发的一个开源的命名实体识别工具。
它基于条件随机场（CRF）算法，可以识别人名、地名、组织机构名等实体，并可以进一步将这些实体分类为人物、地点、组织等类别。
Stanford NER的性能在标准测试集上表现优异，被广泛应用于学术研究和工业界。
它的缺点是需要大量的训练数据和计算资源，而且对多语言支持不够友好。
Spacy是另一个流行的命名实体识别工具，它是用Python语言编写的开源库。
Spacy具有良好的性能和易用性，可以快速地进行文本处理和实体识别。
它的特点是支持多语言、支持自定义实体类型和规则，而且可以轻松地与其他NLP工具集成。
Spacy的缺点是在一些特定任务上性能不如Stanford NER，而且对于一些低资源语言的支持有限。
NLTK（Natural Language Toolkit）是Python中最常用的NLP库之一，它提供了丰富的工具和资源，包括命名实体识别。
NLTK的命名实体识别功能基于已有的语料库和模型，可以快速地进行实体识别和分类。
此外，NLTK还提供了一些实用的工具和函数，如实体标注、实体关系识别等，使得NLP任务更加便捷。
但是，NLTK的性能和功能相对于其他专门的NER工具来说有一定的局限性。
Bert是由谷歌公司开发的一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在命名实体识别任务上也表现出色。
Bert模型利用Transformer结构和大规模语料训练，能够捕捉句子中的上下文信息，从而提高NER的准确性和泛化能力。
与传统的NER工具相比，Bert在实体识别的效果和多语言支持上有很大优势，但是它需要大量的计算资源和训练时间，并且在一些低资源语言上表现不佳。
基于BERT-BiLSTM-CRF_古籍文献命名实体识别
第44卷㊀第3期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀湖北科技学院学报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Vol.44,No.3㊀2024年6月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Journal of Hubei University of Science and Technology㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Jun.2024文章编号:2095-4654(2024)03-0151-06㊀㊀㊀㊀基于BERT-BiLSTM-CRF古籍文献命名实体识别㊀㊀㊀㊀蔡维奕(西北民族大学㊀数学与计算机科学学院,甘肃㊀兰州㊀730030)摘㊀要:古籍文献中存在着大量的多字词㊁歧义词㊁异体字等问题,使得古籍文献命名实体识别成为了一项具有挑战性的任务㊂本文提出一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的古籍文献命名实体识别方法㊂该方法首先用预训练语言模型BERT来建模字的上下文表示,然后通过BiLSTM模型对BERT的输出进行加工,解决长距离依赖问题,得到更加丰富的特征信息,最后通过CRF模型对这些特征进行联合建模,从而实现对古籍文献中命名实体的精确识别㊂实验结果显示,BERT-BiLSTM-CRF性能超过了所有基线模型㊂关键词:BiLSTM模型;BERT模型;古籍文献中图分类号:TP391.1㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀开放科学(资源服务)标识码(OSID ):㊀㊀古籍文献包含了丰富的历史㊁文化和语言信息,对于人类文明的研究和传承具有重要意义㊂古籍文献的命名实体识别旨在自动识别出古籍文本中人名㊁地名㊁机构名等实体㊂它是正确分析处理古籍文献文本的基础步骤,也是深度挖掘㊁分析古代人文知识与文化的重要前提㊂然而,由于古籍文献的特殊性,如书写方式㊁语言习惯等,使得古籍文献命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)成为了一项具有挑战性的任务㊂近年来,学界已有多项研究[1-3]关注史籍㊁方志㊁诗词㊁中医等类目的古籍命名实体识别,构建了一些针对垂直领域的小型标注数据集,实体标注的体系和规范有所差异,识别范围往往由三种基本实体类别扩充至人文计算研究所需的多种特殊类别,如书名㊁药物名㊁疾病名㊁动植物名等㊂这些研究所构建针对特殊领域的小型标注数据集,实体类型有差异㊂另一方面,古文字词含义的多样性㊁行文结构的连续性以及多用繁体字㊁无句点等特点,也增加了古籍文献命名实体识别任务的复杂和困难程度㊂在过去的几年中,深度学习技术在自然语言处理领域取得了巨大的成功,BERT(Bidirectional En-coder Representations from Transformers)模型[4]作为其中的代表之一,以其卓越的性能和广泛的应用受到了广泛关注㊂基于BERT的古籍文献NER任务[3]已经成为了当前研究的热点之一㊂然而,由于BERT模型本身是一个字词级别的模型,而古籍文献中存在着大量的多字词㊁歧义词㊁异体字等问题,这就需要我们对BERT进行改进和优化㊂本文提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的古籍文献NER方法㊂该方法首先用预训练语言模型BERT来建模字的上下文表示的基础上,引入了BiLSTM[5](Bi-directional Long Short Term Memo-ry)和CRF[6](conditional Rondom Fields)模型,通过BiLSTM模型对BERT的输出进行加工,得到更加丰富的特征信息,然后通过CRF模型对这些特征进行联合建模,从而实现对古籍文献中命名实体的精确识别㊂本文的主要贡献包括:∗收稿日期:2023-12-08(1)提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的古籍文献命名实体识别方法;(2)在公开数据集上进行了大量实验,并与其他方法进行了对比;(3)分析了实验结果,探讨了该方法的优缺点和改进方向㊂一㊁相关工作在自然语言处理领域,命名实体识别(NER)是一个重要的任务,其目的是从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名㊁地名㊁机构名等㊂近年来,深度学习技术在自然语言处理领域取得了巨大的成功,其中基于预训练语言模型的NER方法已经成为了当前研究的热点之一㊂1.预训练语言模型预训练语言模型是指在大规模文本数据上进行无监督预训练的语言模型,它可以学习到丰富的语言知识,并将这些知识应用于各种自然语言处理任务中㊂其中BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,它通过双向编码器对输入序列进行编码,从而学习到上下文相关的词向量表示㊂BERT 模型在多项自然语言处理任务上取得了卓越的性能,如情感分析[7,8]㊁问答系统[9]㊁文本分类等[10]㊂2.基于BERT的命名实体识别方法基于BERT的命名实体识别方法是自然语言处理领域中的研究热点之一,在多个数据集上均取得了优秀的表现㊂目前,基于BERT的命名实体识别方法的研究现状主要包括以下几个方面: (1)模型结构的改进:通过引入不同的模型结构来提高命名实体识别的性能㊂例如,将BERT与BiLSTM㊁CRF等模型结合[11-13],可以更好地捕捉上下文信息和标签之间的依赖关系㊂(2)数据增强的研究:由于命名实体识别数据集通常较小,对模型的训练和泛化能力造成了一定的影响㊂因此,研究者通过数据增强等方法来扩充训练数据集[14],从而提高模型的性能㊂(3)多语言命名实体识别:由于BERT在多语言上均有较好的表现,因此研究者将其应用于多语言命名实体识别任务中㊂例如,通过使用跨语言预训练模型来进行多语言实体识别[15]㊂(4)迁移学习:在预训练阶段,BERT学习了大量无标签的语言数据,从而捕获了丰富的语言特征㊂然而,对于特定的下游任务,这些预训练的语言表示可能不够精确,因此需要进行微调㊂迁移学习是一种常用的微调方法,它利用预训练模型已经学习到的知识来帮助解决新的任务㊂在迁移学习中,预训练模型首先被加载并冻结(即不参与训练),然后使用任务特定的数据来微调模型的顶部层(通常是全连接层)㊂通过这种方式,模型可以利用已经学习到的知识来改善对新任务的适应能力㊂将BERT预训练模型进行微调,可用于不同领域和不同任务的命名实体识别[16,17]㊂本文把中文训练的BERT-Base-Chinese语言模型,运用于古籍文献,本质上将BERT预训练模型作微调,进行迁移学习,并结合BiLSTM㊁CRF等模型结合更好地捕捉上下文信息和标签之间的依赖关系㊂图1㊀模型总体结构图二㊁模型基于BERT-BiLSTM-CRF的古籍文献NER方法旨在提高古籍文献NER任务的准确性㊂它是一种基于预训练语言模型BERT㊁双向LSTM和条件随机场(CRF)的命名实体识别方法㊂该方法BERT-BiLSTM-CRF模型的结构如图1所示㊂首先使用BERT预训练语言模型对输入序列进行编码,然后将编码结果输入到BiLSTM序列模型中,从而学习到上下文相关的特征表示㊂最后,通过CRF模型对标签序列进行建模,从而实现对命名实体的识别㊂1.BERT层BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,它通过双向编码器对输入序列进行编码,在本文方法中主要学习古文字的上下文相关的向量表示㊂BERT通过两个阶段的训练来获得上下文相关的输出字向量表示:第一阶段是无监督的预训练,用于学习通用的语言知识;第二阶段是有监督的微调,用于将BERT模型应用于特定的自然语言处理任务㊃251㊃湖北科技学院学报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀总第44卷中㊂在古籍文献NER任务中,一个输入可表示为s =(w1,w2, ,w n),其中w i表示输入的第i的字㊂每个字w i编码由三部分组成:(1)token embedding:将字转换成固定维度的向量㊂每个字会被转换成768维的向量表示㊂此外,两个特殊的token会被插入到tokenization的结果的开头([CLS])和结尾([SEP])㊂(2)segment embedding:用于区分一个token属于句子对中的哪个句子㊂Segment Embeddings包含两种向量表示㊂前一个向量是把0赋给第一个句子中的各个token,后一个向量是把1赋给第二个句子中的各个token㊂如果输入仅仅只有一个句子,那么它的segment embedding就是全0㊂(3)position embedding:由于Transformers无法编码输入的序列的顺序性,所以BERT在各个位置上学习一个向量表示来将序列顺序的信息编码进来㊂最终,古文字w i由三个embedding编码连接得到,即E i=E token E seg E pos㊂经过BERT层,得到每个字的向量表示:X i=Bert(E i)㊂2.Bi-LSTM层本文采用双向LSTM来学习每个古文字的中间表示,其优点可利用远距离的特征㊂对每一个LSTM 单元由多个实向量组合而成,包括输入门向量i t,忘记门向量f t,输出门向量o t,内存单元c t和隐藏状态h t㊂各变量内计算公式如下:i t=σ(W(i)x t+U(i)h t-1+b(i)f t=σ(W(f)x t+U(f)h t-1+b(f)o t=σ(W(o)x t+U(o)h t-1+b(o)u t=tanh(W(u)x t+U(u)h t-1+b(u)c i=i t☉u t+f t☉c t-1h t=o t☉tanh(c i)式中σ,tanh表示神经元的激活函数㊂W,U是权重矩阵,b是偏差向量㊂对于序列中的每个字,其输入为BERT层的输出,即x t㊂输出为h t,在Bi-LSTM网络中,其输出向量为左㊁右LSTM的输出连接组成,即h t=[h➝t,h t]㊂3.CRF层最后,本文采用CRF对标签序列进行全局建模,并考虑标签之间的依赖关系㊂具体地,对BiL-STM层的输出序列h1, ,h n作为CRF的特征输入,一个标签序列y=y1, ,y n的条件概率采用下面公式计算为:o i=Wh ip(y|s)=eði o i[y i]+T[y i,y i-1]ðy'eði o i[y'i]+T[y'i,y'i-1]其中y'=y'1, ,y'n是一个候选标签序列输出, W为发射矩阵,T为状态转移矩阵㊂在推断时,采用Viterbi算法发现概率最高的标签序列㊂在训练时,采用交叉熵损失,具体地,假设给定古文序列的黄金标签是g=g1, ,g n该实例的损失函数定义如下:L ner=-log p(g|s)三、实验与分析1.数据集文本采用2023中国计算语言学大会古籍命名实体识别评测数据集,由北京大学数字人文研究中心组织标注,语料来源是网络上公开的部分中国古代正史纪传文本㊂数据集以 二十四史 为基础语料,包含13部书中的22卷语料,随机截断为长度约100字的片段,标注了人名(PER)㊁书名(BOOK)㊁官职名(OFI)三种实体,总计15.4万字(计标点)㊂数据集统计如下:表1㊀实验用数据集统计总字数实例数人名数书名数官职数实体总数15.4万字23476670213336310246㊀㊀标签方案采用 BISO ,其中 B 表示实体的开始字符, I 表示实体的其它字符, S 表示只含单字实体, O 表示非实体字符㊂下面给出一个标签例子:友_B-PER倫_I-PER幼_O亦_O明_O敏_O,_ O通_O論_B-BOOK語_I-BOOK㊁_O小_B-BOOK 學_I-BOOK,_O曉_O音_O律_O㊂_O存_S-PER已_O死_O,_O太_B-PER祖_I-PER以_O友_B-PER 倫_I-PER為_O元_B-OFI從_B-OFI馬_I-OFI軍_I -OFI指_I-OFI揮_I-OFI使_I-OFI},_O表_O右_B -OFI威_I-OFI武_I-OFI將_I-OFI軍_I-OFI㊂2.实验设置实验时标注语料按8ʒ1ʒ1分别分为训练集㊁开发集和测试集㊂主要超参数设置如表2所示㊂㊃351㊃2024年第3期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀蔡维奕:基于BERT-BiLSTM-CRF古籍文献命名实体识别表2㊀超参设置表超参值超参值dropout0.5L21e-8 Batch size16Learing rate1e-5 Optimizer Adm Learning rate decay0.05 Momentum0.9Learning rate clipping 5.0㊀㊀实验采用精度(P)㊁召回率(R)和F1值三个指标评估模型性能,分别表示如下:P=预测正确的实体数预测的总实体数R=预测正确的实体数总实体数F1=2∗P∗RP+R3.实验结果为了比较本文采用的模型,实验引入3个基线,分别描述如下:(1)CRF:结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点,在序列标注任务中取得了很好的效果,特征采用相连5个窗口内的字符及其组合㊂(2)BiLSTM-CRF:结合BiLSTM与CRF,字向量表示随机初始化㊂模型参数与本文所提出模型的对应组件相同㊂(3)BERT-CRF:使BERT学习到字符的表示,并做为特征直接输出到CRF㊂模型参数与本文所提出模型的对应组件相同㊂表3给出基线与本文所提模型的实验结果㊂可以发现,仅采用离散特征的CRF模型性能远低于采用密向量表示的模型㊂在三个密向量表示的模型,采用预训练语言模型的BERT-CRF的性能高于未采用预训练语言模型的BiLSTM-CRF㊂本文所采用模型充分利用BERT与BiLSTM的优点,在精度㊁召回率和F1值都取得最高的分数㊂表3㊀基线与本文所提模型的实验结果模型P R F1CRF82.4882.3282.40BiLSTM-CRF89.8787.5488.69BERT-CRF92.590.6591.57BERT-BiLSTM-CRF93.591.292.34 4.实验分析本节从学习率㊁训练批大小方面分析了超参对性能的影响,此外,也比较分析了不同实体类型㊁不同文本长度的性能㊂(1)学习率影响图2显示了不同学习率对性能的影响,可以看到,当学习率为1e-5时,本文模型在精度㊁召回率和F1值达到了最好的性能㊂图2㊀不同学习率的性能(2)批训练大小的影响批训练大小也是重要超参之一㊂图3显示了不同批训练大小的F1值,可以看出,当批训练大小为16时,模型取得了最好的性能㊂图3㊀不同批训练大小的性能(3)不同类型实体识别结果表3给出不同类型的命名实体的识别比较结果㊂可以看出,书名实体的识别效果最差,人名识别效果最好,主要原因是书名的训练实例太少,而人名的训练实例比较多㊂此外,本文采用模型在所有的类型上都超过了BERT-CRF的识别性能㊂表3㊀模型对不同类型命名实体的识别比较类型BERT-CRF BERT-BiLSTM-CRF 人名(PER)92.4593.86书名(BOOK)83.4685.6官职名(OFI)91.1391.65 (4)不同文本长度的实验结果BiLSTM能抓住长距离依存特征㊂实验比较了不同文本长度的识别性的影响㊂我们样本按句子长度分为4组:小于10㊁大于等于10及小于30㊁大于等于30及小于50㊁大于等于50.表4给出本文模型与BERT-CRF的比较结果㊂可以看出,当文本长度㊃451㊃湖北科技学院学报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀总第44卷小于10时,两个模型性能基本相同㊂随着文本长度增大,两个模型的识别性能差距不断变大,当长度大于50时,本文模型超过BERT-CRF模型达到2.11%㊂这显示本文模型能有效抓住长文本的长距离依存信息㊂表4㊀不同长度文本的识别F1值比较文本长度BERT-CF BERT-BiLSTM-CRF<1097.3197.3410ɤ㊃ɤ3094.1094.2130<㊃ɤ5088.5389.04>5078.3580.46㊀㊀(5)实例分析为了更好地与基线进行比较,表5给出了本文方法与BiLSTM-CRF在古文命名实体识别的实例分析㊂在例子1中,BiLSTM-CRF方法由于缺少更多的上下文语义信息,并没有识别出人名{王鐵槍| PER}㊂在例子2中,本文所提方法识别出了所有的实体,而BiLSTM-CRF把两个OFI实体没有识别准确,这说明本文所提方法能获得更多边界信息㊂表5㊀实例分析与比较序号句子实例BiLSTM-CRF BERT-BiLSTM-CRF1持一鐵槍,騎而馳突,奮疾如飛,而佗人莫能舉也,軍中號{王鐵槍|PER}㊂持一鐵槍,騎而馳突,奮疾如飛,而佗人莫能舉也,軍中號王鐵槍㊂持一鐵槍,騎而馳突,奮疾如飛,而佗人莫能舉也,軍中號{王鐵槍|PER}㊂2壬午,{匡國軍節度使|OFI}{劉知俊|PER}爲{潞州行營招討使|OFI}㊂癸巳,改卜郊㊂{張文蔚|PER}薨㊂壬午,匡國軍{節度使|OFI}{劉知俊|PER}爲潞州行營{招討使|OFI}㊂癸巳,改卜郊㊂{張文蔚|PER}薨㊂壬午,{匡國軍節度使|OFI}{劉知俊|PER}爲{潞州行營招討使|OFI}㊂癸巳,改卜郊㊂{張文蔚|PER}薨四㊁结论古籍文献命名实体识别是正确分析处理古籍文献文本的基础步骤,也是深度挖掘㊁分析古代人文知识与文化的重要前提㊂本文采用BERT-BILSTM-CRF模型实现对古籍文献命名实体识别,实验表明模型的准确率㊁召回率和F1值均达到了较好的效果㊂此外实验也显示本模型能有效抓住长距离文本的依存信息㊂虽然书名实体识别性能不佳,这主要是由于训练语料太少,模型训练不充分所致㊂本文主要研究人名㊁书名㊁官职名三类古籍文献命名实体㊂后期研究工作中,将收集整理更大规模的古籍文献命名实体语料,研究更多的不同类型的古籍文献命名实体,并进一步研究模型各项参数,训练更好的模型,为古籍文献命名实体识别提供帮助㊂参考文献:[1]㊀崔丹丹,刘秀磊,陈若愚,等.基于Lattice LSTM的古汉语命名实体识别[J].计算机科学,2020,47(S2):18-22.[2]㊀胡为,刘伟,石玉敬.基于BERT-BiLSTM-CRF的中医医案命名实体识别方法[J].计算机时代,2022(9):119-122+135.[3]㊀余馨玲,常娥.基于DA-BERT-CRF模型的古诗词地名自动识别研究 以金陵古诗词为例[J].图书馆杂志,2023,42(10):87-94+73.[4]㊀Devlin J,Chang MW,Lee K.Bert:Pre-training of deepbidirectional transformers for language understanding[J/OL].https:///pdf/1810.04805.pdf.11Oct.2018.[5]㊀Schuster M,Paliwal KK.Bidirectional recurrent neuralnetworks[J].IEEE transactions on Signal Processing.1997,45(11):2673-2681.[6]㊀McCallum A.Efficiently inducing features of conditionalrandom fields[C].//Inproceedings of the Nineteenthconference on Uncertainty in Artificial Intelligence,USA,7Aug.2002.[7]㊀Gao Z,Feng A,Song X,etal.Target-dependent senti-ment classification with BERT[J].Ieee Access,2019(7):154290-154299.[8]㊀Catelli R,Pelosi S,Esposito M.Lexicon-based vs Bert-based sentiment analysis:A comparative study in Italian[J].Electronics,2022,11(3):374.[9]㊀Guven Z A,Unalir M O.Natural language based analysisof SQuAD:An analytical approach for BERT[J].ExpertSystems with Applications,2022,195:116592. 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Finally,these features are jointly modeled through a CRF model to achieve accurate identification of named entities in ancient documents.Experimental results show that the performance of BERT-BiLSTM-CRF exceeds all baseline models.Key words:Bilstm model;Bert model;Ancient texts责任编辑:彭茜珍㊃651㊃湖北科技学院学报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀总第44卷。
bert crf算法说明
bert crf算法说明BERT-CRF是一种序列标注模型，结合了BERT预训练和CRF(条件随机场)模型。
它在BERT的基础上添加了一个CRF 层，用于解决序列标注任务。
BERT是一种语言模型，能够将输入的文本编码成固定维度的向量表示。
它通过预训练来学习如何理解和生成文本。
这种预训练可以是单一任务（例如填充词语）也可以是多个任务（例如问答、文本分类、命名实体识别等）。
BERT为此引入了两个任务：遮挡语言模型和下一句预测。
其中，遮挡语言模型任务要求模型从输入文本中遮挡一些词语，并预测这些遮挡词的原始内容；下一句预测任务要求模型确定两个句子是否是相邻的。
CRF是一种判别模型，常用于序列标注任务。
它利用最大熵、支持向量机等方法训练模型，并使用条件概率分布建模输入序列的标签依赖关系。
CRF模型可以通过给定输入序列，使用动态规划算法来解码出最优的标签序列。
将BERT和CRF结合，首先使用BERT对输入序列进行编码，得到每个词语的向量表示。
然后，将BERT输出的向量作为CRF模型的输入，在CRF层中建模标签之间的依赖关系。
CRF层会计算每个标签的条件概率，并通过动态规划算法来解码得到最优的标签序列。
BERT-CRF模型的训练过程可以分为两个阶段：预训练和微调。
在预训练阶段，使用BERT模型进行大规模的无监督任务训练；在微调阶段，使用带标签的数据对BERT-CRF模型进行有监督任务训练。
微调阶段主要包括两个步骤：首先，使用CRF层对BERT的输出进行标签预测；其次，根据预测结果和真实标签计算损失函数，并通过反向传播算法来更新CRF 层的参数。
总之，BERT-CRF模型能够有效地利用BERT的预训练能力，并结合CRF的序列标注能力，提供了一种强大的语言模型来解决序列标注任务。
基于改进BiLSTM-CRF模型的网络安全知识图谱构建
现代电子技术Modern Electronics TechniqueMar. 2024Vol. 47 No. 62024年3月15日第47卷第6期0 引 言随着互联网技术的发展，企业的网络资产比重逐渐增大。
根据2022年中国互联网发展报告[1]显示，来自网络空间的安全威胁愈发严重，经济财产损失风险逐年攀升。
前沿网络安全防控智能化技术更注重于从全维度、多视角的方面来感知网络空间威胁，而挖掘企业各类网络攻击的关联性、策略、后果等要素能够有效地提升企业对网络安全运维管理的效率[2]。
知识图谱（Knowledge Graph, KG ）通过在特定领域海量数据中抽取的知识构建领域知识图谱，数据规模、特殊语义关系使其实用性变得更强[3]。
目前，企业内的网络空间中所存在的威胁知识大部分没有形成很好的知识组织，在面向企业的网络安全运维的场景下，缺少能够有效涵盖网络空间威胁信息、反映企业网络安全态势以及支撑辅助安全决策的知识图谱；开源的漏洞信息库和威胁信息库等大多都是半结构化知识，而企业日常的网络安全运维数据中又包含大量的结构化和非结构化的报告，这些异构数据难以被企业直接利用来进行网络空间的防护。
知识图谱能够有效地整合这些存在潜在联系的网络安全运维相关知识，将离散的多源异构数据通过基于深度学习的信息提取模DOI ：10.16652/j.issn.1004‐373x.2024.06.003引用格式：黄智勇，余雅宁，林仁明，等.基于改进BiLSTM‐CRF 模型的网络安全知识图谱构建[J].现代电子技术，2024，47（6）：15‐21.基于改进BiLSTM⁃CRF 模型的网络安全知识图谱构建黄智勇1，2， 余雅宁1， 林仁明2， 黄 鑫1， 张凤荔1（1.电子科技大学 信息与软件工程学院， 四川 成都 610054； 2.四川省市场监督管理局数据应用中心， 四川 成都 610066）摘 要： 针对网络安全领域的图谱构建任务，基于BiLSTM‐CRF 模型引入了外部网络安全词典来加强网络安全文本的特征，并结合多头注意力机制提取多层特征，最终在网络安全数据集取得了更优异的结果。
bilstm crf模型ner原理
bilstm crf模型ner原理BILSTM-CRF模型NER原理序言命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理中一个重要的任务，可以从大量的文本数据中提取出有关人名、地名、组织机构名、时间、日期和数量等实体信息，对信息抽取、信息检索、信息聚类和信息推荐等领域都有着重要的应用，如金融信息提取、新闻热点分析、医学实体识别等。
目前NER的主流方法主要有规则模板、统计分析和深度学习等。
其中深度学习方法已经成为新一代的NER模型，取得了很好的效果。
本文简单介绍了深度学习NER模型BILSTM-CRF的原理，提供了一些相关的技术知识。
一、BILSTM-CRF概述BILSTM-CRF模型是将双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BILSTM）和条件随机场模型（Conditional Random Field，CRF）结合起来的一种模型，主要应用于序列标注任务中，如命名实体识别、词性标注、语义分析等。
该模型是在BILSTM 模型的基础上，增加了CRF层来提高模型的性能。
BILSTM-CRF模型的输入是一段文本序列，输出是相应的标签序列，其中标签用于表示文本中的实体或其他语言学信息。
在预测标签时，模型利用文本序列中的上下文信息，从而可以更准确地识别实体。
二、BILSTM模型BILSTM模型是一种适用于序列标注问题的神经网络模型，它可以从输入序列中抽取高纬度的特征信息，从而更好地捕捉上下文信息。
BILSTM模型由两个LSTM网络组成，一个向前LSTM和一个向后LSTM，其具体操作方式如下：在BILSTM中，输入序列首先通过前向LSTM和反向LSTM生成两个隐藏状态序列$h^{f}$和$h^{b}$，然后将两个隐藏状态序列连接起来，形成一个新的隐藏状态序列$h_{i}=[h^{f}_{i};h^{b}_{i}]$，其中“;”表示连接运算符。
Bert-bilstm-crf命名体识别
Bert-bilstm-crf命名体识别引⼊Bert-bilistm-crf进⾏命名体识别其实就是在bilstm-crf的基础上引⼊bert词向量，pytorch官⽹给出了的bilstm-crf的模板代码，但是pytorch官⽅的bilstm-crf的代码存在两个问题：1. 代码的复杂度过⾼，可以利⽤pytorch的⼴播计算⽅式，将其复杂度降低。
2.官⽅代码的batch_size仅仅为1，实际运⽤时需要将batch_size调⼤。
对于问题1，知乎上有⼈重新实现了bilstm-crf的pytorch代码（⼿撕 BiLSTM-CRF），该段代码可以很好的降低计算的复杂度，并且作者也给出了详细的代码解读，对于初学者建议看看这篇⽂章，但是这段代码⼀⽅⾯维特⽐解码这块最后我认为不需要进⾏log_sum_exp的操作，另⼀⽅⾯仍然存在batch_size为1的问题，因此本⽂最终使⽤的其实是github 上的代码，该代码可以较好的解决以上两个问题，但是原⽂使⽤的是原始的pytorch_pretrained_bert模块，因此需要做相应的修改。
本⽂也是对该代码进⾏相应的讲解。
官⽹代码：知乎（⼿撕 BiLSTM-CRF）：维特⽐解码原理解释（该链接的第⼀个问题的推导有误）：Github（最终使⽤）：1.原始数据代码中应⽤到的数据为医药命名体识别数据，已经处理成了BIO格式，其中B、I包含6个种类，分别为DSE(疾病和诊断），DRG（药品），OPS（⼿术），LAB（检验），PAT（解剖部位）、INF（检查）。
官⽹链接：https://www.biendata.xyz/competition/ccks_2019_1/原始数据集的格式如下所⽰，已经处理成每⼀⾏包含⼀个字及其对应标识。
原始数据中包含多个段落，段落与段落之间通过\n\n隔开，⽽每个段落内可能有多个句⼦。
2.数据预处理（utils.py）⾸先对数据进⾏预处理，处理⽅式通过NerDataset类进⾏封装。
如何利用预训练模型进行序列标注任务(五)
预训练模型是近年来在自然语言处理领域取得了巨大成功的技术。
它通过在大规模语料上进行无监督训练，学习到了丰富的语言表示，可以在各种下游任务上进行微调和应用。
其中，序列标注任务是自然语言处理领域的重要应用之一，如命名实体识别、词性标注、情感分析等。
本文将探讨如何利用预训练模型进行序列标注任务，并介绍一些常见的预训练模型及其应用。
预训练模型的基本原理是通过大规模语料的无监督学习，学习到丰富的语言表示。
这些表示可以捕捉到词语之间的语义和句子之间的逻辑关系，为各种自然语言处理任务提供了有力的基础。
在序列标注任务中，预训练模型可以通过微调的方式，将学到的语言表示应用到具体的标注任务中，取得更好的效果。
目前，BERT、GPT、RoBERTa等预训练模型在序列标注任务中都取得了不错的效果。
以BERT为例，它采用了Transformer模型结构，并在大规模语料上进行了无监督学习，学习到了丰富的句子表示。
在序列标注任务中，可以将BERT模型作为特征提取器，将输入的文本序列转换为BERT的表示，然后通过简单的线性分类器进行标注预测。
这种方式既利用了BERT学习到的丰富语言表示，又可以针对具体的标注任务进行微调，取得了不错的效果。
除了BERT之外，GPT和RoBERTa等预训练模型在序列标注任务中也有着广泛的应用。
它们通过不同的方式进行了预训练，学到了丰富的语言表示，可以在序列标注任务中取得不错的效果。
在具体的应用中，可以根据任务的需求选择合适的预训练模型，并进行适当的微调和调参，以取得更好的效果。
除了基于预训练模型的方法外，还有一些其他的技术可以用于序列标注任务。
例如，BiLSTM-CRF模型是一种经典的序列标注模型，它通过双向LSTM网络学习输入序列的表示，并结合了条件随机场进行标注预测。
这种方法在序列标注任务中取得了不错的效果，尤其在命名实体识别和词性标注等任务中有着广泛的应用。
另外，还有一些基于注意力机制的模型也可以用于序列标注任务。
bert结构
bert结构BERT结构，也称为双向预训练语言模型，是一种用于自然语言处理的新型神经网络架构。
它的引入为NLP任务提供了全新的机遇。
1. 什么是 BERT 结构？BERT 结构是由 Google 在 2018 年推出的预训练语言模型，应用于自然语言处理（NLP）任务。
它是一种“双向”（Bidirectional）的预训练模型，可以用来表示单词的上下文信息和语义，以便从不同角度分析文本。
BERT 模型使用 transformer 网络来建立双向预训练模型，这种模型通过学习两个方向上的上下文信息来捕获语义信息。
特别是，每个transformer层采用的是四次大的 self-attention，以扩大模型的深度。
BERT 模型的精度要比传统的LSTM（循环神经网络）和ULMFiT （深度受限嵌入）高大约 10%，是目前 NLP 任务中最有效的模型。
2. BERT 的优点BERT 模型的一大特点是双向训练，它能够自动发现上下文中内在的关联。
此外，BERT 还具有如下优点：（1）BERT 是一种自适应模型，可以根据不同的任务灵活地调整。
（2）BERT 能够有效地捕获上下文信息，从而提升文本分类，命名实体识别等自然语言处理任务的性能。
（3）BERT 使用大规模语料库训练，能够对更多复杂的语言表达有着更好的处理。
3. BERT 在NLP 任务中的应用BERT 的出现为NLP 任务带来了新的机遇。
它可以用于文本分类、命名实体识别、句子相似性任务、机器翻译等等。
例如，BERT 模型可以用来解决问答类问题，精确地提取文本中嵌入的语义特征，并根据这些特征给出正确的答案。
此外，BERT 还可以用于文本聚类，自动把相似的文本聚在一起，从而节约时间，把更多的精力放在重要的文本上。
4. 总结BERT 是一种新型的神经网络架构，可用于NLP任务。
它使用双向训练的方式，可以有效地捕获上下文信息，以提升文本分类，命名实体识别等多种NLP任务的性能。
bert模型结构 文档理解
bert模型结构文档理解BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种目前被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域的深度学习模型。
它由谷歌基础研究团队推出，具有强大的文档理解能力。
下面将分步骤为大家介绍BERT模型结构和文档理解。
1. BERT模型结构BERT模型结构是由多层变压器（Transformer）组成的。
变压器是一种用于NLP任务的深度神经网络模型，它能够学习到词向量的上下文信息，从而提高模型的准确率和表现能力。
BERT模型中的变压器采用了双向编码器。
它能够同时从左到右和从右到左处理输入文本，这种双向编码器极大地提升了模型的处理效率和准确性。
BERT模型中的每个变压器层都接收上一层的输出，从而创建一个更加复杂的模型结构。
同时，每个变压器层中都有多个自注意力模块，这些模块能够聚焦于输入序列中不同的位置，从而提高模型的运行效率和表现能力。
2. 文档理解BERT模型能够实现强大的文档理解功能，其核心原理是对文本进行编码。
在BERT中，对于输入的文本序列，首先需要对文本进行分词，并将每个词转化为对应的向量表示。
然后，将向量表示输入到BERT模型的编码器中，进行下一步处理。
在文档理解过程中，BERT模型采用双向编码器的方式，能够同时从前向后和从后向前进行处理，这种处理方式能够捕捉到文本序列中的所有依赖关系和上下文信息，从而对文本进行更加准确的理解。
在BERT中，另一个重要的理解技术是掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）。
它是一种基于随机遮盖的技术，通过在训练过程中将文本序列的部分词汇进行遮盖，从而令BERT模型能够识别到文本序列中的不同词之间的关系和上下文信息。
通过掩盖语言模型技术的引入，BERT模型能够更加准确地识别文本中的语义信息和关系。
总而言之，BERT模型的强大文档理解能力主要来自于其多层双向变压器的结构以及掩码语言模型技术的引入。
BERT原理和结构详解
BERT原理和结构详解BERT，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是Google在2024年发布的一种预训练语言模型，它的出现在自然语言处理（NLP）领域引起了轰动，因为它在多项NLP任务上取得了令人瞩目的成果。
BERT的原理基于Transformer模型，Transformer是由Vaswani等人于2024年提出的一种基于自注意力机制（self-attention）的深度神经网络结构。
BERT通过预训练和微调两个步骤来学习语言的表示。
在MLM任务中，BERT输入的句子中随机选择一些单词，然后将其替换为特殊的标记[MASK]。
模型的目标是预测这些被遮蔽的单词。
MLM任务通过这种方式，使得BERT能够在遮蔽的单词周围上下文的帮助下预测被遮蔽的单词，以此学习单词的上下文表示。
BERT的结构如下。
BERT模型由多个Transformer编码器组成，这是为了更好地捕捉句子中的上下文信息。
在预训练阶段，双向上下文很重要，所以BERT引入了双向（bidirectional）的Transformer编码器，不同于传统的基于单向（unidirectional）的语言模型。
每个Transformer编码器包含了多头注意力机制（multi-head attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）。
具体地说，BERT基于Transformer的编码器层，将输入序列切割为多个token，然后经过一层输入嵌入层（input embedding）转化为向量，然后将这些向量输入到Transformer编码器里进行计算。
在计算中，BERT使用了多个注意力头（attention heads）来同时学习全局和局部信息。
每个注意力头都会计算输入序列中每个token与其他token之间的重要性，并且根据重要性进行加权，最终得到每个token的注意力表示。
嵌入知识图谱信息的命名实体识别方法
第50卷第3期2021年5月内蒙古师范大学学报(自然科学版)Journal of Inner Mongolia Normal University(Natural Science Edition)Vol.50No.3May2021嵌入知识图谱信息的命名实体识别方法阎志刚，李成城，林民(内蒙古师范大学计算机科学技术学院，内蒙古呼和浩特010022)摘要：在大规模文本语料库上预先训练的BERT(bidirectional encoder representation from transformers, BERT)等神经语言表示模型可以较好地从纯文本中捕获丰富的语义信息。
但在进行中文命名实体识别任务时，由于命名实体存在结构复杂、形式多样、一词多义等问题，识别效果不佳。
基于知识图谱可以提供丰富的结构化知识，从而更好地进行语言理解，提出了一种融合知识图谱信息的中文命名实体识别方法，通过知识图谱中的信息实体增强语言的外部知识表示能力。
实验结果表明，与BERT、OpenAI GPT.ALBERT-BiLSTM-CRF等方法相比，所提出的方法有效提升了中文命名实体的识别效果，在MSRACMicrosott Research Asia,MSRA)与搜狐新闻网标注数据集上F i值分别达到了95.4%与93)%。
关键词：自然语言处理；命名实体识别；知识图谱；深度学习；知识嵌入中图分类号：TP391.1文献标志码：A文章编号：1001—8735(2021)03—0275—08doi：10.3969/j.issn.1001—8735.2021.03.014命名实体识别(named entity recognition,NER)是将文本中的命名实体定位并分类为预定义实体类别的过程［］。
近年来，基于深度学习的NER模型成为主导，深度学习是机器学习的一个领域，它由多个处理层组成，可以学习具有多个抽象级别的数据表示［2］。
神经网络模型RNN［］(recurrent neural network, RNN)有长期记忆的性能并能解决可变长度输入，在各个领域都表现出良好的性能，但会伴有梯度消失的问题。
基于BERT-CBG-BiLSTM-CRF的羊养殖命名实体识别
第１３卷㊀第５期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．５㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年５月㊀Ｍａｙ２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０５－０１４０－０６中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ基于ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ的羊养殖命名实体识别王㊀凯，李仁港，王天一（贵州大学大数据与信息工程学院，贵阳５５００２５）摘㊀要：羊养殖知识多以文本的形式记录存储，知识量大㊁碎片化程度严重㊂为了改善构建羊养殖知识图谱时命名实体识别效果不佳的问题，本文的羊养殖文本命名实体识别模型将双向门控循环单元与卷积神经网络相结合，模型通过ＢＥＲＴ预处理进行文本向量化处理，处理结果在ＣＢＧ层通过训练字词向量，得到初步提取的上下文语义和词语语义，连接双向长短期记忆网络；条件随机场最终得到最大概率的输出序列㊂实验对特征㊁产地㊁建设㊁经济价值㊁品种㊁产区环境６类实体进行识别，最高Ｆ１值为９５．８６％㊂关键词：羊养殖；命名实体识别；ＢＥＲＴ；神经网络ＳｈｅｅｐｂｒｅｅｄｉｎｇｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦＷＡＮＧＫａｉ，ＬＩＲｅｎｇａｎｇ，ＷＡＮＧＴｉａｎｙｉ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＢｉｇＤａｔａａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕｉｙａｎｇ５５００２５，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＳｈｅｅｐｂｒｅｅｄｉｎｇｋｎｏｗｌｅｄｇｅｉｓｍｏｓｔｌｙｒｅｃｏｒｄｅｄａｎｄｓｔｏｒｅｄｉｎｔｈｅｆｏｒｍｏｆｔｅｘｔｓ，ｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄｓｅｒｉｏｕｓｄｅｇｒｅｅｏｆｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐｏｏｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｉｅｓｗｈｅｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｓｈｅｅｐｂｒｅｅｄｉｎｇｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓ，ｔｈｅｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｓｈｅｅｐｂｒｅｅｄｉｎｇｔｅｘｔｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｔｈａｔｃｏｍｂｉｎｅｓｔｗｏ－ｗａｙｇａｔｅｄｃｉｒｃｕｌａｒｕｎｉｔｓｗｉｔｈｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＴｈｅｍｏｄｅｌｐｅｒｆｏｒｍｓｔｅｘｔｖｅｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｈｒｏｕｇｈＢＥＲＴｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｔｒａｉｎｅｄｉｎｔｈｅＣＢＧｌａｙｅｒｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｓｅｍａｎｔｉｃｓａｎｄｗｏｒｄｓｅｍａｎｔｉｃｓｏｆｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎｃｏｎｎｅｃｔｔｈｅｔｗｏ－ｗａｙｌｏｎｇ－ｔｅｒｍｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋ；ｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｏｕｔｐｕｔｓｅｑｕｅｎｃｅｗｉｔｈｔｈｅａｉｒｐｏｒｔｆｉｎａｌｌｙｏｂｔａｉｎｓｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｓｉｘｔｙｐｅｓｏｆｅｎｔｉｔｉｅｓｗｅｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｌｙｆｏｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｏｒｉｇｉｎ，ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｅｃｏｎｏｍｉｃｖａｌｕｅ，ｖａｒｉｅｔｉｅｓ，ａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｒｅａｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ａｎｄｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔＦ１ｖａｌｕｅｗａｓ９５．８６％．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｓｈｅｅｐｆａｒｍｉｎｇ；ｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ＢＥＲＴ；ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ基金项目：贵州省科学技术基金（ＺＫ［２０２１］３０４）；贵州省科技支撑计划（［２０２１］１７６）㊂作者简介：王㊀凯（１９９５－），男，硕士研究生，主要研究方向：知识图谱㊁自然语言处理；李仁港（１９９７－），男，硕士研究生，主要研究方向：软件工程；王天一（１９８９－），男，博士，副教授，主要研究方向：量子通信㊁图像处理㊁计算机视觉㊂通讯作者：王天一㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｔｙｗａｎｇ＠ｇｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２２－０５－２２０㊀引㊀言随着人工智能的发展，传统手工㊁非实时的记录方式已经跟不上时代的步伐㊂中国作为一个羊业大国，养殖智能化能方便农户更精准㊁高效的管理养殖，促进养殖业的发展，减少人工成本㊂知识图谱作为养殖智能化中关键一环，其在知识归纳㊁推理㊁问答等方面有着举足轻重的地位㊂目前，基于深度学习的命名实体识别逐渐受到关注［１］㊂与需要人工选取特征的基于传统机器学习的方法和耗时长且难以移植的基于规则的方法相比，基于深度学习的命名实体识别得到了广泛的应用［２］㊂仇增辉等［３］使用条件随机场（ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄ，ＣＲＦ）㊁双向长短期记忆网络（Ｂｉ－ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬｏｎｇＳｈｏｒｔ－ＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙ，ＢｉＬＳＴＭ）为基础网络对网购评论进行识别，得到不错的识别效果；张帆等［４］用深度学习的方法对医疗文本进行实体识别，得到了比传统方法更高的准确率和召回率；阿依图尔荪㊃喀迪尔［５］用神经网络强化电子病历识别，为医疗提供了更加精准的服务；王学峰等［６］基于深度学习命名实体识别，在军事语料库识别的准确率㊁召回率㊁Ｆ１值都得到很大提高；方红等［７］提出一种融合注意力机制的卷积神经网络（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）和双向门限控循环单元（ＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＧａｔｅｄＲｅｃｕｒｒｅｎｔＵｎｉｔ，ＢｉＧＲＵ）结合的网络模型，对产品质量检测进行识别，准确率和Ｆ１值都在７４．７％以上㊂由以上可知，基于深度学习的命名实体识别相较于基于规则和基于机器学习来说，有着更高的识别率㊂在羊养殖领域，文本数据来源繁多，没有特定的规则，各种实体定义㊁关系类别㊁属性连接都需要人为定义，这导致实体识别难度较大㊂为了解决羊养殖知识图谱构建中的命名实体识别问题，本文利用预先训练的语言模型，通过预训练语言模型，充分利用词左右两边的信息，获取词的分布式表示，连接卷积神经网络与双门控循环单元层（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＧａｔｅｄＲｅｃｕｒｒｅｎｔＵｎｉｔｓ，ＣＢＧ）；在ＣＢＧ层，通过卷积神经网络ＣＮＮ提取羊养殖文本的字向量信息，利用双门控循环单元ＢｉＧＲＵ网络训练词向量，提取文本语义信息；其次，对两者训练出的词向量结果进行拼接；利用ＢｉＬＳＴＭ网络训练进一步获得文本特征；最后，利用ＣＲＦ层得到最大概率的输出序列，从而识别出实体㊂１㊀数据获取与标注１．１㊀数据获取本试验所采用的资料主要来自于羊养殖相关书籍，以及其他有关羊的资料，结合百度百科，维基百科两大平台㊂经过整理㊁归纳得到相关的羊养殖数据，共计１３８５９个句子，５３２４８４个字符㊂１．２㊀数据标注本文采用ＢＩＯ（ＢｅｇｉｎｎｉｎｇＩｎｓｉｄｅａｎｄＯｕｔｓｉｄｅ）标注，数据集共包含实体１７４５１个，各类标注实体数量见表１㊂表１㊀标注实体数量Ｔａｂ．１㊀Ｎｕｍｂｅｒｏｆｌａｂｅｌｅｄｅｎｔｉｔｉｅｓ实体名称标注数量／条实体１７４５１特征５０３３产地９５３建设２０５８经济价值３２５５繁殖２５８６产区环境３５６６２㊀模型框架本文先使用文本数据输入ＢＥＲＴ（ＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＥｎｃｏｄｅｒＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｆｒｏｍＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ，ＢＥＲＴ）模型，进行预训练处理，增加文本的泛化能力；其次，将训练好的字㊁词向量分别送入ＣＮＮ网络和Ｂｉ－ＧＲＵ网络，提取字向量信息和上下文信息，并且将两者训练出的词向量结果进行拼接；由于文本较大，为保证长文本语义信息的依赖，将拼接的词向量送入ＢｉＬＳＴＭ网络，通过训练学习到输入向量的双向信息；最后，把ＢｉＬＳＴＭ层学习到的特征输入到ＣＲＦ层中，得到输出序列㊂ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ模型整体结构如图１所示㊂B-L O C I-L O C B-A N I I-A N I I-A N IC R F模块L S T M L S T M L S T MB i G R UC N NL S T M L S T M L S T M词向量字向量B E R T模块关中奶山羊C R FB i-L S T MC B GB E R T文本输入图１㊀ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ模型结构Ｆｉｇ．１㊀ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦｍｏｄｅｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅ２．１㊀ＢＥＲＴ层ＢＥＲＴ模型有别于传统的预训练模型只能单向训练，突破传统语言预训练模型桎梏，通过ＭＬＭ（ＭａｓｋｅｄＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌ）及其本身特殊的结构 双向Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ编码，能更深层次获取文本的深层表征㊂因此，ＢＥＲＴ由于其独特的结构和其预训练任务的创新性，在自然语言处理预训练中取得惊人的效果，其模型结构示意如图２所示㊂T1T2T nT r m T r m T r mT r m T r m T r mE1E2E n图２㊀ＢＥＲＴ结构示意图Ｆｉｇ．２㊀ＳｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅＢＥＲＴｓｔｒｕｃｔｕｒｅ１４１第５期王凯，等：基于ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ的羊养殖命名实体识别２．２㊀ＣＢＧ层ＣＢＧ层是由ＣＮＮ网络模型和ＢｉＧＲＵ网络模型拼接而成㊂通过ＣＮＮ训练ＢＥＲＴ输入的字符集特征和ＢｉＧＲＵ网络训练的词语的语义特征，把两者结果进行组合，不仅得到字向量的信息，还得到包含上下文语义信息的词向量㊂ＣＢＧ结构示意图如图３所示㊂E关中E奶山羊C O N C A TC B G层G R U G R UG R U G R UC N NE CE W关中E W奶山羊B E R T模块关中奶山羊图３㊀ＣＢＧ结构示意图Ｆｉｇ．３㊀ＳｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆＣＢＧｓｔｒｕｃｔｕｒｅ２．２．１㊀ＣＮＮ字符级ＣＮＮ用于命名实体识别，利用子词信息消除对形态标记或人工特征的需要并生成新单词，本文基于ＣＮＮ的字符集分布式输入特征表示如图４所示㊂B E R T卷积层池化层连接图４㊀基于ＣＮＮ的字符级分布式输入特征表示Ｆｉｇ．４㊀ＣＮＮ－ｂａｓｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｆａｃｈａｒａｃｔｅｒ－ｌｅｖｅｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｉｎｐｕｔｆｅａｔｕｒｅ㊀㊀该模型主要包含４个结构，即输入层㊁卷积层㊁池化层和全连接层㊂输入层输入的是文本矩阵，通过ＢＥＲＴ预训练模型得到字㊁词向量㊂自向量进入神经网络，神经网络的核心是卷积层，通过多层卷积计算，对输入的向量进行特征提取，再经过池化层，最后把提取的特征向量进行拼接㊂ＣＮＮ卷积层的计算如式（１）：ｓｉ＝ｈ（ðｋ－１ｊｗｊ＋１ｖｊ＋１＋ｂ）（１）㊀㊀其中，ｖ为输入向量；ｋ为卷积核大小；ｗ为权重矩阵；Ｓ为输出值；ｂ表示偏置㊂经过卷积计算后得到的特征向量进入池化层，池化层继续将这些特征进行选择和过滤㊂全连接层再把这些特征进行分类，最后拼接㊂本文采用ＣＮＮ网络来训练字向量，通过卷积㊁池化㊁全连接，最后得到新的词级别的特征向量Ｅᶄｃ㊂２．２．２㊀Ｂｉ－ＧＲＵ羊养殖文本较长，若选用ＲＮＮ网络来进行序列处理，可能因为序列较长引起梯度消失和梯度爆炸，不能保证学习到长距离的依赖特征㊂本文选用结构跟ＬＳＴＭ类似的ＧＲＵ网络，把遗忘门和输入门合二为一，变成新的一个门即更新门，又同时混合细胞状态和隐藏状态㊂Ｂｉ－ＧＲＵ能将当前时刻的输入与前一时刻的状态都能与后一时刻的状态产生联系，从而达到很好的学习效果，使羊养殖文本具有连贯性，避免训练空泛㊂ＧＲＵ编码单元如图５所示㊂h t-1h tX tw uσσt a n h-1图５㊀ＧＲＵ结构Ｆｉｇ．５㊀ＧＲＵｓｔｒｕｃｔｕｒｅ㊀㊀ＧＲＵ的计算方式：在ｔ时刻，Ｚｔ为更新门，用来控制当前状态中前序记忆与候选记忆所占的比例，如式（２）：Ｚｔ＝σ（ｗｕｘｔ＋ＵＺｈｔ－１）（２）㊀㊀ｒｔ为重置门，用于控制当前内容是否被记忆，计算如式（３）：ｒｔ＝σ（ｗｒｘｔ＋Ｕｒｈｔ－１）（３）㊀㊀ｈᶄｔ代表候选隐藏层，计算如式（４）：ｈᶄｔ＝ｔａｎｈ（Ｗｘｔ＋ｒｔ∗Ｕｈｔ－１）（４）㊀㊀ｈｔ代表隐藏层，计算如式（５）：ｈｔ＝ｚｔ∗ｈｔ－１＋（１－ｚｔ）∗ｈᶄｔ（５）㊀㊀其中，Ｗｒ㊁Ｗｚ㊁Ｗ㊁Ｕｒ㊁ＵＺ㊁Ｕ都是ＧＲＵ的权重值；σ代表ｓｉｇｍｏｉｄ激活函数；ｈｔ－１为ｔ－１时刻隐含状态的输入㊂将输入词向量Ｅｗ通过ＢｉＧＲＵ网络训练，即可２４１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀得到初步提取过语义信息的词向量ｈｃｂｇ，将其与ＣＮＮ的输出ＥᶄＣ拼接；在ＣＢＧ层获得了拼接后的词向量Ｅｃｂｇ，融合了初步提取的上下文语义和词语语义；将其输到ＢｉＬＳＴＭ网络训练，提取深层特征，由前向后的拼接所得的输出将会产生ＢｉＬＳＴＭ层的输出ｈᶄｃｂｇ，将其引入ＣＲＦ层，经过ＣＲＦ得到最大概率输出序列㊂２．３㊀ＢｉＬＳＴＭ模型经过ＣＢＧ网络的训练，从ＣＮＮ网络得到训练好的词向量，又从ＢｉＧＲＵ网络得到深层特征的词向量，但对于羊养殖文本而言，经过这两个网络并没有考虑到词语在文本中的前后顺序，也没有考虑词语之间的依赖关系㊂如 关中奶山羊 ，经过训练只知道 奶山羊 ，而不知 关中 这个限定㊂因此，本文加了ＢｉＬＳＴＭ网络对文本进行训练㊂ＢｉＬＳＴＭ网络主要有两个作用：一是可以考虑前后句子之间的相互关系，对文本向前和向后两个方向进行训练，在训练过程中学到保存哪些信息，遗弃哪些信息；二是对更微小的分类进行限定，更好地捕获句子之间的语义信息㊂门机制中各个门和记忆细胞的表达式介绍如下：在ｔ时刻遗忘门Ｆｔ的表达式（６）：Ｆｔ＝σ（Ｗｉ［Ｈｔ－１，Ｘｔ＋ｂｆ］）（６）㊀㊀在ｔ时刻输入门Ｉｔ的表达式（７）：Ｉｔ＝σ（Ｗｉ［Ｈｔ－１，Ｘｔ＋ｂｉ］）（７）㊀㊀在ｔ时刻记忆门Ｃｔ的表达式（８）：Ｃｔ＝ＦｔＣｔ－１＋ＩｔＣ ｔ（８）㊀㊀在ｔ时刻输出门Ｏｔ的表达式（９）：Ｏｔ＝σ（Ｗｏ［Ｈｔ－１，Ｘｔ＋ｂｏ］）（９）㊀㊀最后的输出为Ｈｔ，表达式（１０）：Ｈｔ＝Ｏｔｔａｎｈ（Ｃｔ）（１０）㊀㊀其中，Ｃ ｔ为输入的中间状态向量，式（１１）：㊀㊀Ｃ ｔ＝ｔａｎｈ（Ｗｃ［Ｈｔ－１，Ｘｔ＋ｂｃ］）（１１）其中，σ代表ｓｉｇｍｏｉｄ激活函数；ｔａｎｈ为双曲正切激活函数；Ｗｆ㊁Ｗｉ㊁Ｗｃ㊁Ｗｏ㊁分别代表遗忘门权重矩阵㊁输入门权重矩阵㊁当前输入单元权重矩阵和输出门权重矩阵；Ｘｔ为ｔ时刻的输入向量；Ｈｔ－１为ｔ－１时刻的输出向量；ｂｆ㊁ｂｉ㊁ｂｃ㊁ｂｏ分别为遗忘门偏置向量㊁输入门偏置向量㊁当前输入单元偏置向量和输出门偏置向量㊂２．４㊀ＣＲＦ模块通过ＢｉＬＳＴＭ网络输出的是经过标注标签的预测值，但这些预测值杂乱无序，为了知道输出的标签对应实体，需要将这些预测值输入ＣＲＦ层㊂ＣＲＦ模块主要作用就是考虑相邻数据的标记信息，自动对ＢｉＬＳＴＭ网络输出的预测分值进行约束，确保尽量输出的是合法序列，降低非法序列输出概率㊂对于输入序列Ｘ＝（ｘ１，ｘ２， ，ｘｎ）预测输出序列Ｙ＝（ｙ１，ｙ２， ，ｙｎ）的得分可以用式（１２）表示，即转移概率和状态概率之和㊂Ｓ（Ｘ，ｙ）＝ðｎｉ＝０（Ａｙｉ，ｙｉ＋１＋Ｐｉ，ｙｉ）（１２）㊀㊀其中，Ａ表示转移矩阵，Ｐ表示ＢｉＬＳＴＭ的输出得分矩阵㊂再利用ｓｏｆｔｍａｘ求得标签序列Ｙ的概率值，式（１３）：ｐ（ｙ｜Ｘ）＝ｅＳ（Ｘ，ｙ）ðＹ ɪＹＸＳ（Ｘ，ｙ ）（１３）㊀㊀ＣＲＦ网络中的每个节点都代表一个预测值，在ＢｉＬＳＴＭ输出的预测序列的基础上，该方法在网络中找到最有可能的路径，以确定所输出的指定实体的标签，以实现标识实体的标识㊂因而训练的目标就是最大化概率Ｐ（ｙ｜Ｘ），可通过对数似然的方式实现，式（１４）：ｌｏｇｐ（ｙ｜Ｘ）＝Ｓ（Ｘ，ｙ）－ðｎｉ＝０Ｓ（ｘ，ｙｉ）（１４）㊀㊀最后利用维比特算法预测解码，得到求解的最优路径，式（１５）：ｙ∗＝ａｒｇｍａｘｙɪＹｘＳ（ｘ，ｙ）（１５）３㊀实验结果分析实验采用Ｐｙｔｏｒｃｈ１．７．１框架，实验环境设置为：Ｉｎｔｅｌ（Ｒ）Ｃｏｒｅ（ＴＭ）ｉ７－９７００ＫＣＰＵ６核处理器；ＧＰＵ为ＲＴＸ２０８０，运行内存３２Ｇ㊂３．１㊀实验设置本文实验参数具体设置见表２㊂表２㊀参数设置Ｔａｂ．２㊀Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｔｔｉｎｇｓ参数数值Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ层１２Ｄｒｏｐｏｕｔ０．５学习率０．００００１字向量维度１００隐藏单元数１２８批量大小３２迭代周期２０３．２㊀评价指标本文采用精确率㊁召回率和Ｆ１值作为评价指标，如式（１６） 式（１８）：３４１第５期王凯，等：基于ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ的羊养殖命名实体识别Ｐ＝ＴＰＴＰ＋ＦＰˑ１００％（１６）Ｒ＝ＴＰＴＰ＋ＦＮˑ１００％（１７）Ｆ１＝２ＰＲＰ＋Ｒˑ１００％（１８）㊀㊀其中，ＴＰ表示正确把正样本预测为正；ＦＰ表示错误把负样本预测为正；ＦＮ表示错误把正样本预测为负㊂３．３㊀实验结果本文把数据集分为训练集和测试集，比率为７ʒ３㊂各种实体相互独立，确保实验的独立性㊂各种实体信息见表３㊂表３㊀实体信息Ｔａｂ．３㊀Ｅｎｔｉｔｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ类别训练集实体数量／条测试集实体数量／条特征３５２３１５１０产地６６７２８６建设１４４０６１８经济价值２２７９９７６品种１８１０７７６产区环境２４９６１０７０３．４㊀不同模型的性能比较为了验证不同模型对于羊养殖数据集识别效果，本文做了４组实验，用当前比较热门的模型和本文提出的模型作对比，实验结果见表４㊂表４㊀４种模型实验Ｔａｂ．４㊀Ｆｏｕｒｍｏｄｅｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ模型ＰＲＦ１ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ９３．２１９２．８５９３．０３ＢＥＲＴ－ＬＳＴＭ－ＣＲＦ９４．５３９４．６６９４．６０ＢＥＲＴ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ９６．３２９３．２６９４．７９ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ９５．９８９５．７４９５．８６㊀㊀通过表４可知，ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ模型Ｆ１值为９３．０３％，识别效果最差；本文提出的ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ模型的Ｆ１值为９５．８６％，识别效果最好；ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ模型没有对数据进行预训练，导致识别效果不佳；ＢＥＲＴ－ＬＳＴＭ－ＣＲＦ模型虽然对数据进行了预训练，只使用单向长短期记忆网络，训练只能从一个方向训练，丢失了部分句子之间的语义信息㊂本文提出的ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ模型在ＣＢＧ层通过ＣＮＮ网络进行字向量的训练，又通过Ｂｉ－ＧＲＵ网络训练词向量，充分学习到文本数据的上下文信息特征，从而达到很好的学习效果，使羊养殖文本具有连贯性，较ＢＥＲＴ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ模型提高了１．０７％㊂３．５㊀不同实体实验结果比较对不同的网络模型进行了识别实验后，本文又对数据集进行了不同的实体分类，并将其送入本文模型进行命名实体识别，实验结果见表５㊂表５㊀ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ模型下不同实体识别Ｔａｂ．５㊀ＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｎｔｉｔｉｅｓｕｎｄｅｒｔｈｅＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦｍｏｄｅｌ类别ＰＲＦ１特征９６．７８９７．４２９７．１０产地９７．２６９７．８５９７．５６建设９７．１８９８．４１９７．８０经济价值９５．２５９３．２２９４．２４繁殖９６．５９９７．８７９７．２３产区环境９３．１２９２．４８９２．８０㊀㊀通过表５可以看出，相较于特征㊁产地㊁建设和繁殖，经济价值和产区环境的准确率㊁召回率和Ｆ１值都较低㊂原因有两点：一是由于某些不成功的实体是未登录的，如： 关中奶山羊的皮毛和骨等为毛纺㊁制革㊁化工提供原料 中， 制革 在实体识别中就属于未登录词，因此实体识别有很大概率识别不出来；二是不同来源的知识说法不一致，语料新旧不同，导致未能识别出来㊂比如 奶质优良 ，有的说法是 奶中含有多种营养物质 ㊂３．６㊀非数据集实体识别验证本文还对非数据集内容进行实体识别验证，结果见表６，可以看出，对于非数据集内容，本文模型仍然可以将其识别出来㊂表６㊀实体识别结果Ｔａｂ．６㊀ＥｎｔｉｔｙＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓ编号内容识别结果１屠宰率４２．２％，净肉率３８．４％经济价值２遗传性能稳定特征３一般５ ７月龄配种繁殖４㊀结束语在构建羊养殖知识图谱过程中，针对羊养殖实体识别效果不佳的问题，本文提出了改进的命名实体识别模型ＢＥＲＴ－ＣＢＧ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ，该模型在已有模型的基础上增加了ＣＢＧ层，通过对字词向量的训练，且将训练结果进行拼接，最终的识别结果Ｆ１值为９５．８６％㊂（下转第１５０页）表４㊀传统和联合配送模式对比表Ｔａｂ．４㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｔａｂｌｅｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｎｄｊｏｉｎｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍｏｄｅｓ配送成本感染率∗接触总次数司机５需求点５７总风险传统配送９２８９０．３５３０．０１４０．３６７联合配送９２２８０．０４４００．０４４㊀㊀卡车和无人车的配送成本小于传统的配送模式，节省了运输成本㊂而针对以上一辆卡车只服务无人车站点的情况，恰好符合疫情防控的需求，疫情传播的风险远小于传统模式，有利于疫情防控㊂５㊀结束语本文研究了在城市局部区域疫情封控的背景下卡车和无人车联合配送模式，并考虑了部分需求点属于封控区域情况，在保证完成正常配送任务的同时，设立无人车站，对封控区的需求点进行配送；建立了最小化运输成本为目标，并用两阶段算法对算例进行求解，结果证明了模型和算法是可行的，为疫情防控背景下的物流配送提供了启示㊂参考文献［１］ＫＵＯＲＪ，ＬＵＳＨ，ＬＡＩＰＹ，ｅｔａｌ．Ｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈｄｒｏｎｅｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｓ［Ｊ］．ＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２２，１９１：１１６２６４．［２］张梦，曲明成，吴翔虎．基于双目标优化的无人机－车快件派送算法研究［Ｊ］．智能计算机与应用，２０２０，１０（９）：１７－２０．［３］王新，王征，徐伟．面向多个无人机站点的车辆与无人机联合配送路径问题研究［Ｊ］．运筹与管理，２０２１，３０（５）：３１－３７．［４］ＴＡＥＦＩＴＴ，ＫＲＥＵＴＺＦＥＬＤＴＪ，ＨＥＬＤＴ，ｅｔａｌ．Ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇｔｈｅａｄｏｐｔｉｏｎｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｓｉｎｕｒｂａｎｒｏａｄｆｒｅｉｇｈｔｔｒａｎｓｐｏｒｔ－Ａｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｏｌｉｃｅｍｅａｓｕｒｅｓｉｎＧｅｒｍａｎｙ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＡＧｅｎｅｒａｌ，２０１６，９１（９）：６１－７９．［５］ＦＩＧＬＩＯＺＺＩＭＡ．Ｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓｒｅｄｕｃｔｉｏｎｓｉｎｌａｓｔｍｉｌｅａｎｄｇｒｏｃｅｒｙｄｅｌｉｖｅｒｉｅｓｕｔｉｌｉｚｉｎｇａｉｒａｎｄｇｒｏｕｎｄａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｖｅｈｉｃｌｅｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＤＴｒａｎｓｐｏｒｔａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０２０，８５：１０２４４３．［６］赵国富，解永亮，崔莹，等．无人车智能配送普及过程中的问题分析与规划［Ｊ］．物流工程与管理，２０２１，４３（１０）：４０－４３．［７］王愚勤，胡卉，刘富鑫，等．智能网联下无人车配送路径优化［Ｊ］．运筹与管理，２０２１，３０（８）：．５２－５８．［８］ＬＩＵＪ，ＡＮＡＶＡＴＴＩＳ，ＧＡＲＲＡＴＴＭ，ｅｔａｌ．ＭｏｄｉｆｉｅｄｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓＡｎｔＣｏｌｏｎｙＯｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎｆｏｒｍｕｌｔｉｐｌｅＵｎｍａｎｎｅｄＧｒｏｕｎｄＶｅｈｉｃｌｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ［Ｊ］．ＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，２０２２（６）：１９６．［９］ＳＯＮＮＥＢＥＲＧＭＯ，ＬＥＹＥＲＥＲＭ，ＫＬＥＩＮＳＣＨＭＩＤＴＡ，ｅｔａｌ．ＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＵｎｍａｎｎｅｄＧｒｏｕｎｄＶｅｈｉｃｌｅｓｆｏｒＵｒｂａｎＬｏｇｉｓｔｉｃｓ：ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＬａｓｔＭｉｌｅＤｅｌｉｖｅｒｙＯｐｅｒａｔｉｏｎｓ［Ｃ］／／ＨａｗａｉｉＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｙｓｔｅｍＳｃｉｅｎｃｅｓ．２０１９．：１５３８－１５４７．［１０］赵思雨．充换电模式下无人车路径优化问题研究［Ｄ］．北京：北京交通大学，２０２１．［１１］陈志强，吴芳．基于遗传禁忌混合算法的软时间窗无人车路径优化［Ｊ］．兰州交通大学学报，２０２１，４０（６）：４３－４８．［１２］施磊．考虑配送模式的无人车和传统车的混合车队车辆路径优化研究［Ｄ］．南京：东南大学，２０１９．［１３］郑李萍，王建强，张玉召，等．多时空配送任务驱动的无人车队车辆数优化方法［Ｊ］．计算机应用，２０２１，４１（５）：１４０６－１４１１．［１４］孙珊．卡车与无人电动车协同配送研究［Ｊ］．物流工程与管理，２０２１，４３（９）：１１５－１１９．［１５］张芳蕾，苏微，张妍妍，等．２０２０年北京市朝阳区新型冠状病毒肺炎病例密切接触者感染危险因素分析［Ｊ］．中国预防医学杂志，２０２２，２３（１１）：８６３－８６７．（上接第１４４页）参考文献［１］俞鸿魁，张华平，刘群，等．基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体识别［Ｊ］．通信学报，２００６（２）：８７－９４．［２］李想，魏小红，贾璐，等．基于条件随机场的农作物病虫害及农药命名实体识别［Ｊ］．农业机械学报，２０１７，４８（Ｓ１）：１７８－１８５．［３］ＨＡＢＩＢＩＭ，ＷＥＢＥＲＬ，ＮＥＶＥＳＭ，ｅｔａｌ．Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｗｉｔｈｗｏｒｄｅｍｂｅｄｄｉｎｇｓｉｍｐｒｏｖｅｓｂｉｏｍｅｄｉｃａｌｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１７，３３（１４）：ｉ３７－ｉ４８．［４］郑丽敏，齐珊珊，田立军，等．面向食品安全事件新闻文本的实体关系抽取研究［Ｊ］．农业机械学报，２０２０，５１（７）：２４４－２５３．［５］仇增辉，赫明杰，林正奎．基于深度学习的网购评论命名实体识别方法［Ｊ］．计算机工程与科学，２０２０，４２（１２）：２２８７－２２９４．［６］张帆，王敏．基于深度学习的医疗命名实体识别［Ｊ］．计算技术与自动化，２０１７，３６（１）：１２３－１２７．［７］阿依图尔荪㊃喀迪尔．基于深度学习的电子病历医疗命名实体识别［Ｊ］．电脑知识与技术，２０２０，１６（１６）：１９５－１９７．。
bert结构讲解
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型。
在结构上，BERT主要分为两部分：Embedding层和Transformer层。
1. Embedding层：这一层主要由3个子层组成，分别是词向量层Token Embedings、句子层Segment Embeddings以及位置编码层Position Embeddings。
特别注意的是，BERT 中的位置编码层是采用随机初始化训练学习得到，和Transformer的正弦函数编码不同。
2. Transformer层：这一层主要负责将输入的文本序列进行编码，生成对应的向量表示。
在BERT中，Transformer的编码器层数量可以根据需要进行选择，轻量级模型纵向连接了12个Transformer的encoder层，重量级模型纵向连接了24个Transformer的encoder层。
这些encoder层负责将输入文本转化为向量表示，同时捕捉词语和句子级别的语义信息。
BERT的创新点在于其预训练方法。
在预训练阶段，BERT使用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的表示。
具体来说，BERT对比其他算法的优点在于其表征会基于所有层中的左右两侧语境，这得益于MLM训练策略与Transformer中多头自注意力机制将任意位置的两个单词的距离转换成了1。
这种基于双向语境的表征能力使得BERT在处理自然语言任务时具有更高的性能。
总的来说，BERT结构是由Embedding层和Transformer层组成的，其中Embedding层将输入文本转化为向量表示，而Transformer层则通过多层的编码器实现对文本的深度处理。
这种结构使得BERT能够有效地捕捉词语和句子级别的语义信息，并在自然语言处理任务中表现出色。
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bert+crf结构
BERT+CRF是一种被广泛应用于序列标注任务的模型结构。
该结构将BERT预训练模型与条件随机场（CRF）相结合，能够有效地捕捉句子的语义信息和标签之间的依赖关系。
本文将详细介绍BERT+CRF结构的原理和应用领域。
1. BERT预训练模型：
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer编码器的预训练模型。
该模型通过基
于大规模无监督语料库的预训练阶段，学习到丰富的语言表示。
BERT模型能够双向地预测上下文中的单词，从而使得模型在
理解句子语义和上下文信息方面具有优势。
2. 条件随机场（CRF）：
条件随机场是一种概率图模型，用于解决序列标注的任务。
CRF模型可以建模标签之间的依赖关系，并在预测时利用上
下文信息进行约束。
CRF模型通过最大化条件概率来进行标
签预测，具有全局一致性和平滑性。
3. BERT+CRF模型结构：
BERT+CRF模型结构由两部分组成：BERT模型和CRF层。
首先，通过将输入序列映射为BERT模型的词向量表示，得
到句子的语义信息。
然后，将BERT模型的输出作为特征输
入到CRF层中，建立标签之间的依赖关系。
最后，通过CRF
模型进行标签预测，得到最终的序列标注结果。
4. BERT+CRF模型的训练：
BERT+CRF模型的训练包括两个步骤：预训练和微调。
预训
练阶段使用大规模无监督语料库对BERT模型进行训练，学
习到句子的语义表示。
微调阶段使用有标签的序列数据对模型进行进一步的训练，并通过最大化条件概率来优化CRF参数。
5. 应用领域：
BERT+CRF模型在自然语言处理领域的序列标注任务中具有
广泛的应用。
例如，命名实体识别（NER）、词性标注、句法分析等任务都可以使用BERT+CRF模型来提高性能。
由于BERT模型能够有效地捕捉句子的语义信息，结合CRF模型
的特性能够更好地解决标签之间的依赖问题，因此在序列标注任务中取得了很好的效果。
总结起来，BERT+CRF结构是将BERT预训练模型与CRF模
型相结合的一种序列标注模型。
通过利用BERT模型学习到
的丰富语义表示以及CRF模型对标签之间依赖关系的建模，BERT+CRF模型在多个序列标注任务中取得了良好的性能。
在未来的研究中，可以进一步探索BERT+CRF模型在更多任
务和领域上的应用。