统计机器学习算法的出现开启了命名实体识别算法的新时代，该任务现已与神经网络相结合。研究人员开始使用基于字符嵌入和词语嵌入的循环神经网络(RNN)识别句子中的命名实体，解决了传统统计方法中存在的特征工程问题。随着深度学习的不断发展，利用深度学习方法解决命名实体识别问题已成为当前热门的研究课题。这类方法的优势在于神经网络模型可以自动学习句子特征，无需繁琐的特征计算工程 [ 5 ] 。

在基于词向量的处理中，文本首先被分割成词语，然后将词语映射成向量形式，即将每个词语表示为一个特征向量。这种方法面临的主要问题包括词语分割错误导致命名实体被错误切割、词汇表维度过大以及无法有效表征相似词语之间的关联 [ 6 ] 。其优点在于词语边界信息和语义特征清晰。

命名实体识别中的双向长短期记忆网络(BiLSTM)通过考虑每个词语的上下文，实现了全面的序列建模，从而提高了命名实体识别的准确性。该模型能够提取序列特征、处理长距离依赖关系并生成动态序列表示，为模型提供了灵活性。BiLSTM通过学习高级语言特征，在NER任务中表现出色，已成为有效的序列标注方法。

后来，基于特征提取的方法被用于通过输入实体及其相应的文本、句子或语言相关特征对关系进行分类的任务上。上述方法的有效性在很大程度上取决于现有自然语言处理工具中派生的特征质量 [ 7 ] 。神经网络的出现为特征提取开辟了新方向。卷积神经网络(CNN)、循环神经网络、图神经网络和长短期记忆网络等模型被广泛应用于命名实体识别和关系提取任务中。在NLP任务中，文本输入通常转化为信息序列，由于RNN适合处理序列信息，因此在NLP任务中得到广泛应用。图神经网络适用于利用点与点集之间的关系 [ 8 ] ，能够有效捕捉文本的结构信息，近年来也受到自然语言处理任务的关注。

Daojian Zeng等人 [ 9 ] 提出的分段卷积神经网络(PCNN)方法在训练数据相对较少的情况下采用多样本学习方法，允许标记句子或示例中存在误标记。此外，使用分段最大池化卷积架构自动学习相关特征也取得了较好的效果。

预训练语言模型通常基于Transformer架构，例如BERT [ 10 ] 。因BERT在中文序列标注任务中性能优异，近年来众多研究人员采用了不同的策略来利用BERT的优势。Yang等人 [ 11 ] 在BERT的基础上添加了一个简单的softmax层，在中文词语分割(CWS)任务中取得了最优异的性能表现。这表明BERT的上下文表示对中文词语分割任务至关重要，简单的分类层就足以带来显著的性能提升。此外，Meng等人 [ 12 ] 的研究表明，在BERT中利用字符特征可以显著超越基于静态嵌入的方法，特别是在中文命名实体识别(NER)和中文词性(POS)标注任务中。这表明BERT不仅提高了整体性能，而且其字符级信息对于中文文本的结构化任务也很有价值。利用外部词典特征来增强字符特征已被证明是有效的，如SoftLexicon [ 13 ] 和LEBERT [ 14 ] 所示。在SoftLexicon中，词典特征被合并到字符表示中，避免了使用复杂架构整合词典特征的必要性。LEBERT基于此方法，将词典特征集成到BERT的较低层中。BERT的较低层促进了词典特征和BERT之间的更深层次交互。LEBERT的主要思想是将来自BERT的上下文表示和词典特征集成到中文NER模型中。

本文修改了LEBERT的嵌入模型，用轻量级且更强大的Mengzi模型 [ 15 ] 取代了它。与相同大小甚至更大维度的模型相比，Mengzi模型表现出显著的性能提升。修改预训练模型和微调策略已被证明可以有效提升基线结果。在不修改底层模型架构的情况下，Mengzi模型是目前最先进的中文预训练语言模型之一。

当前主流的分类器主要有条件随机场(CRF)解码分类器 [ 16 ] 和softmax解码分类器 [ 17 ] 。CRF是一种无向图模型，用于对由随机变量组成的序列进行联合概率分布建模，常用于序列标注、自然语言处理和计算机视觉等领域。CRF可以通过学习标签之间的依赖关系和句子中的约束关系来获得标签的全局最优序列。在序列标注任务中，需要对给定输入序列的每个位置进行标注，这可转化为对每个位置的标注建模为一系列随机变量。CRF通过在这些变量之间构建概率图模型来表示它们的相互依赖关系，即给定一个位置的标注，其他位置标注的条件概率将被建模。CRF模型通过考虑相邻位置的标注来构建全局组合概率分布。CRF模型的训练通常采用最大似然估计方法，通过最大化训练数据的似然函数来得到每个特征函数的权重。综上所述，CRF模型通过建立全局联合概率分布描述标注序列的生成过程，并通过特征函数对标注和序列之间的关系进行建模。

另一方面，softmax的作用是将输入序列映射到命名实体分类标签的概率分布并通过贪心算法让每个状态获得概率最大的分类标签，适合用于多分类问题的处理。具体来说，softmax函数充当分类器，为每个输出的分类结匹配一个概率值，反映其属于对应类别的可能性，而不仅仅是确定一个最大值。在本文中，BiLSTM之后使用CRF做解码层，以提升模型预测的准确性。

Lechao Xiao等人 [ 18 ] 提出了一种综合系统，将机器学习视为数据、模型和推理算法的结合。从对称性的角度研究了机器学习中的三元组(数据、模型、推理算法)不同组合与性能之间的关系。当算法与数据的固有分布相一致时，机器学习的学习效率最有优势。这种对称性使算法能够识别数据中的相关模式和关系，从而提高机器学习的性能和泛化能力。(D, M, I)三元组的核心内容表述如下：

1). 数据(D)：

数据是神经网络模型的基础，模型的有效性在很大程度上取决于所使用数据的质量和数量。数据增强在自然语言处理任务中尤为重要，因为自然语言数据的复杂性和多样性使得模型难以完全理解语言的真实含义。选择高质量的词嵌入对于构建高性能自然语言处理模型是非常重要的。高质量的词嵌入可以提高模型对词语的准确把握，并增加模型对新数据源的适应性。此外，词嵌入的数量对模型的性能有显著影响，更多的词嵌入通常允许模型学习更多特征。然而，仅依赖更多的词嵌入是不够的，词嵌入的质量也很重要。如果嵌入包含错误、噪声或不一致性，这些问题将被模型学习，并会影响模型的性能。因此，为了构建高性能的自然语言处理模型，有必要选择合适规模的词嵌入数据集，并仔细清理和处理数据，以确保数据的质量和数量都能最大化模型的性能。

2). 模型(M)：

设计最优化数据效率的神经网络模型对于解决自然语言处理任务至关重要。在建模框架中，模型选择很重要，确定适合任务的模型需要考虑多个方面。在本文中，我们旨在分析适用于命名实体识别和关系提取任务的长短期记忆网络(LSTM)模型和门控循环单元(GRU)模型的优缺点。与LSTM模型相比，GRU模型具有更少的参数和更快的训练速度，但在处理更长的序列时，LSTM表现更好。因此，在选择合适的模型时，需要考虑数据和模型之间的关联性和协同作用。

3). 推理算法(I)：

推理算法指的是神经网络模型执行学习过程的方法。强大的机器学习性能可能来自(M, I)、(D, I)或(D, M, I)之间不同组合的相互作用。不同的推理算法需要针对不同的任务进行选择不同的组合模型。在我们的研究中，我们通过实验表明，不同的推理算法在不同模型的情况下有不同的性能。

本研究采用字符级输入作为模型输入，这导致某些特征受到模糊边界的影响。为了解决这一问题，本文引入词嵌入以增强命名实体识别的准确性。通过利用词嵌入，模型能够更好地捕捉词语之间的语义关联，并根据上下文理解词语的含义。中文命名实体识别模型建立在LEBERT模型之上，该模型整合了超过1200万个中文词语的语义信息，这些词语在大规模、高质量数据集上进行了预训练 [ 19 ] 。此外，该模型还利用了中文字符独特的拼音向量，使用双向长短期记忆网络(BiLSTM)对字符序列进行标注预测，并最终采用条件随机场(CRF)优化预测标注。与原始模型相比，该模型在多个中文命名实体识别数据集上的表现均优于原始模型，显示出对不同类别的识别率显著提高，并且每个标注的准确率也有所提升。模型架构如图1所示。

图1. 基于汉字、词、拼音组合的命名实体识别模型架构

在利用拼音嵌入时，本文采用基于ChineseBERT的方法生成拼音嵌入。首先，使用开源的pypinyin包为每个字符获取其拼音序列。然后，对每个字符的拼音进行填充，使其长度一致。使用卷积神经网络(CNN)模型处理该序列，并通过最大池化得到最终的序列嵌入。这种方式保证了输出向量的维度不受输入序列长度的影响。输入序列的长度固定为8。当序列长度小于8时，剩余的位置使用特殊字符“-”进行填充，如图2所示。

图2. 拼音嵌入的生成

针对给定的输入文本序列，经过预处理步骤后，序列被输入到BERT的嵌入层，该层为文本序列生成了标记嵌入、位置嵌入和段落嵌入。随后，句子被输入到BERT的初始Transformer层，产生词语部分特征 h 1 , h 2 , ⋯ , h n 。接着，通过预训练词嵌入查找表(例如腾讯AI实验室嵌入语料库)获取词语集嵌入向量 w i = { w i 1 , w i 2 , ⋯ , w i n } ，其中 w i 表示第i个字符的词语嵌入向量集。词语嵌入 w i 1 、 w i 2 等的维度可能与模型中字符向量 h i 的维度不同。为了确保字符向量 w i j 与字符向量 h i 之间的对齐，需要对词语向量进行非线性变换，如公式(1)所示：

x i j = W 2 ( tanh ( W 1 w i j + b 1 ) ) + b 2 (1)

其中， W 1 是一个 d c × d w 的矩阵， W 2 是一个 d c × d c 的矩阵， b 1 和 b 2 是标量偏差。 d c 表示BERT的隐藏大小， d w 表示词语嵌入的维度。上述参数与tanh函数一起实现了词语嵌入的转换。受LEBERT的启发，为了将词典特征和拼音特征与字符信息相结合，我们设计了一个新颖的信息适配器(IA)，如图3所示。

图3. 信息适配器

信息适配器采用注意力机制将字符特征和词典特征集成到BERT中，并进一步将拼音信息纳入适配器。我们将拼音嵌入向量 p i 、字符嵌入向量 h i 和词语的词语嵌入向量 x i 输入到信息适配器层中。为了计算每个匹配词语的相关权重，我们借鉴了LEBERT的字符-词语注意力机制。具体来说，我们将第 i 个字符向量表示为 h i ，并将与第 i 个字符相对应的词语嵌入向量集表示为 x i ，其中 x i j 表示与第 i 个字符相对应的第 j 个词语的嵌入。我们将所有 x i 映射到 h i 上，即 x i = { x i 1 , x i 2 , ⋯ , x i m } ，维度为 m 乘以 d c 。每个词语的相关性计算如公式(2)：

A i = softmax ( h i W a t t n x i j T ) (2)

其中 W a t t n 是双线性注意力(Bilinear Attention)的权重矩阵， A i = { α i 1 , α i 2 , ⋯ , α i n } 是每个词语的权重向量。这样，我们可以得到公式(3)所示的词语特征的加权和。

h ′ i = ∑ j = 1 m α i j x i j (3)

通过公式(4)的方法将加权的词语嵌入和拼音特征注入到字符向量中：

h ′ i = h i + h ′ i + p i (4)

将加权的词语嵌入和拼音特征注入到字符向量中，采用dropout层和层归一化进行整合。所获得的信息经过一系列11个Transformer块的处理，得到BERT的最终输出。该输出随后被输入到双向LSTM中，从而获取输入向量的序列特征值。最后，通过条件随机场(CRF)得到最终的预测结果输出。我们将改造的命名实体识别模型命名为LBC (LEBERT + BiLSTM + CRF)模型。

为了提升中文文本关系提取的准确性，本文基于BERT编码器获取更多语义特征信息，充分利用包含在BERT模型中的信息。本文采用基于BERT模型的中文预训练模型对文本关系进行预测。通过对数据集中的数据进行分析后发现，大多数句子的关系包含在两个实体之间。如果两个实体彼此靠近，且之间没有其他关系，则目标关系可能隐藏在第二个实体之后。例如，在新闻文章中提及两个人之间的关系时，这些人的姓名可能紧密相关。通过添加两个实体之间的距离信息(以单词或字符的数量表示)作为特征，可以更好地确定实体关系信息的位置。

此外，两个实体之间的关系通常与句子的长度有关。因此，句子长度信息可以帮助识别不同长度文本之间的差异。例如，在较短的文本中，关系可能更容易识别，因为干扰信息较少；而在较长的文本中，关系可能更难识别，因为干扰信息更多。因此，长度特征可以提供有用的线索，帮助模型更准确地执行关系提取。中文的词性属性通常包含有丰富的特征信息。本文使用THULAC [ 20 ] 工具包将句子分词并提取词性属性。然后将这些属性与其他词性属性(例如形容词和介词)进行比较。一般来说，名词或动词相比其他类别的词性更有可能包含关系信息。例如，在句子“刘备、关羽和张飞宣誓兄弟情谊，成为兄弟”中，THULAC的词性标注结果为：“刘备/名词，关羽/名词，和/连词，张飞/名词，宣誓兄弟情谊/动词，成为/动词，兄弟/名词”。其中，“宣誓兄弟情谊”为动词，“兄弟”为名词，表明每对实体之间存在关系。

最后，将多个特征整合在一起并输入模型。实验结果表明，该方法在多个中文关系提取数据集上的F1值有所提高，不同类别关系的识别率也得到了显著提升。此外，模型通过引入预训练的外部词向量以获得了更多特征信息。其中第 i 个词语的词向量为 V i w ，通过使用预训练的词向量查找表获得；其他特征向量为 V i w j ，表示第 j 个特征。最终的词语特征向量表示如公式(5)。

X i = [ V i w , V i w 1 , ⋯ , V i w m ] (5)

其中， m 表示除了词向量之外，还有 m 种其他特征。本文中， m = 3 。对于句子级文本序列，直接将词语标注信息输入双向LSTM进行编码，使用F (前向)和B (后向)表示两个方向。 h i (隐藏)和 c i (记忆)分别表示隐藏信息和全局信息；则在第 i 时刻的输出为：

F i = [ F h i , F c i , B h i , B c i ] (6)

将句子级特征信息和词语级特征信息提取并拼接起来，形成最终的提取特征向量。词语级特征信息主要有2个实体：实体1 (N1)和实体2 (N2)。本文中，从特征嵌入和双向GRU获得的向量被拼接起来，表示两个实体为 [ X n 1 , F n 1 , X n 2 , F n 2 ] 。句子级特征信息关注上下文信息，这是从双向GRU层的输出构建的，如图4所示。

图4. 句子级特征向量的构建

模型框架如图5所示。BiGRU输出的矩阵可划分为A、B和C三部分，由n1和n2构成。通过最大池化操作提取向量m1和m2，并将其连接形成输出信息。该输出随后输入注意力层进行加权求和。注意力机制从大量信息中过滤掉冗余信息，使模型可以更关注所需信息，从而增强其关注更重要特征的能力 [ 21 ] 。

图5. 关系提取模型框架图

本文基于训练于中文数据集上的BERT模型进行改造。BERT利用大量未标注数据进行预训练，使其能够更好地理解文本中的语境。这有助于识别关系提取任务中实体之间的具体关系，例如主谓关系或宾语关系。在预训练过程中，该模型学习了丰富的文本表示，并能够将实体和关系表示为高质量的向量表示。这些向量表示可用于各种关系提取任务，如实体分类和关系提取。由于预训练模型是在大规模数据上训练的，因此它学习了丰富的文本表示和语言知识。这使得该模型能够在没有大量标注数据的情况下学习新类别的关系。本文将改进的关系提取模型命名为BBA (BERT + BiGRU + Attention)模型。

图5中的输入层包含一个中文句子，其意思为：“蜀汉后主刘禅是刘备之子”。在输出层中，三元组的含义如下：对象：刘备，关系：父子关系，对象：刘禅。

为了验证LBC模型在命名实体识别任务中的有效性，本文使用了三个常用的中文命名实体识别数据集。每个数据集都按比例被划分为训练集、验证集和测试集。模型的性能使用F1分数作为评估指标进行评估，并与其他主流的中文命名实体识别模型进行比较。

本研究采用了一种基于BERT和双向门控循环单元(Bi-GRU)的模型进行中文关系提取。首先，使用BERT模型对输入文本进行编码，生成一个向量序列。然后，将该序列输入到Bi-GRU模型中，得到Bi-GRU模型的输出。接着，通过注意力层对Bi-GRU模型的输出进行加权，得到一个加权和作为最终输出向量。最后，将输出向量输入到线性层，并通过映射生成与每个关系相关的概率。

为了验证模型的有效性，本本文分别在三个中文关系提取数据集上进行了实验。数据集按照原始确定的比例划分为训练集、测试集和验证集。实验采用准确率、召回率和F1值作为评价指标，对模型的中文关系提取性能进行了评估，并与其他中文关系提取模型进行了比较。

通过融合字向量、拼音向量和词向量，显著提升了命名实体识别模型的性能。表9展示了相同配置环境下不同向量融合的实验结果。

表9. 不同向量融合后的实验结果

本研究利用中文字形特征，将中文文本分解为字、词和拼音。实验表明，整合更多的特征不一定能带来更好的结果。Jordan Hoffmann等人 [ 29 ] 指出，模型大小应与训练数据规模相匹配才能得到更好的效果。实验结果表明，相比于小型的200万词向量，1200万词的大词向量不一定能带来更好的效果。当训练数据集较小时，小词向量可能比大词向量更有效。这是因为大词向量通常包含大量的冗余信息，这些信息对于解决小规模任务并不必要，反而可能干扰模型学习。这进一步强调了三元组系统中数据平衡的重要性，因为精心策划的数据集有利于提高自然语言处理任务的效率。

在自然语言处理任务中，向量维度通常包含语料库中字符的特征数量。高维向量通常能提取到更丰富的信息，对自然语言处理任务更有益。如表10所示，使用200维向量有助于提升命名实体识别的性能。

表10. 微博数据集上不同维度词向量嵌入的实验结果

关于关系提取任务，本文测试了词嵌入向量的维度，结果如表11所示。结果表明，对于自然语言处理任务，词向量的维度越高，处理效果越好。选择与模型和推理算法数据类型相匹配的词嵌入向量，有助于提升模型性能。

表11. Chinese-Literature-RE-Dataset数据集中不同维度词嵌入的实验结果

综上所述，各种尝试已证明本文研究有助于提升自然语言处理任务的性能。本文着重探讨了词向量的维度，而没有深入研究替代不同维度其他层的可能性是否能带来更好的效果。在未来的工作中，我们将积极探索更多替代方案，以进一步提高模型的性能。