教程 | 如何使用深度学习执行文本实体提取

选自TowardsDataScience

作者：Dhanoop Karunakaran等

机器之心编译

参与：Tianci LIU、路

本文介绍了如何使用深度学习执行文本实体提取。作者尝试了分别使用深度学习和传统方法来提取文章信息，结果深度学习的准确率达到了 85%，远远领先于传统算法的 65%。

项目地址：https://github.com/dkarunakaran/entity_recoginition_deep_learning

引言

文本实体提取是自然语言处理（NLP）的主要任务之一。随着近期深度学习领域快速发展，我们可以将这些算法应用到 NLP 任务中，并得到准确率远超传统方法的结果。我尝试过分别使用深度学习和传统方法来提取文章信息，结果非常惊人：深度学习的准确率达到了 85%，远远领先于传统算法的 65%。

本项目的目标是把文章中的每个单词标注为以下四种类别之一：组织、个人、杂项以及其他；然后找到文中最突出的组织和名称。深度学习模型对每个单词完成上述标注，随后，我们使用基于规则的方法来过滤掉我们不想要的标注，并确定最突出的名称和组织。

在这里要感谢 Guillaume Genthial 这篇关于序列标注的文章（https://guillaumegenthial.github.io/），本项目建立在这篇文章的基础之上。

模型的高级架构

架构

上图是对每个单词进行分类标注的模型高级架构。在建模过程中，最耗时间的部分是单词分类。我将解释模型的每个组成部分，帮助读者对模型组件有一个全面的、更高层次的理解。通常，模型组件可分为三部分：

• 单词表征：在建模第一步，我们需要做的是加载一些预训练词嵌入（GloVe）。同时，我们需要从字符中提取出一些含义。

• 语境单词表征：我们需要利用 LSTM，对语境中的每一个单词得到一个有意义的表征。

• 解码：当我们得到表示单词的向量后，我们就可以用它进行预测。

hot encoding（用数值表示单词）

深度学习算法只接受数值型数据作为输入，而无法处理文本数据。如果想要在大量的非数值场景下使用深度神经网络，就需要将输入数据转变数值形式。这个过程就是 hot encoding。

下面是一小段实现 hot encoding 的代码示例：

word_counts = Counter(words)
sorted_vocab = sorted(word_counts, key=word_counts.get, reverse=True)
int_to_vocab = {ii: word for ii, word in enumerate(sorted_vocab)}
vocab_to_int = {word: ii for ii, word in int_to_vocab.items()}

同样地，我们必须获取输入数据中的所有字符，然后将其转化为向量，作为字符嵌入。

单词嵌入 & 字符嵌入

单词嵌入是处理文本问题时使用的一种通过学习得到的表征方式，其中含义相同的单词表征相近。通常，我们利用神经网络来实现单词嵌入，其中使用的单词或短语来自于词库，并需要转变为实数构成的向量形式。

但是，在数据集上生成词向量计算成本很高，我们可以使用一些预训练的单词嵌入来避免这个问题：比如使用斯坦福大学的 NLP 研究者提供的 GloVe 向量。

字符嵌入是字符的向量表征，可用于推导词向量。之所以会使用字符嵌入，是因为许多实体并没有对应的预训练词向量，所以我们需要用字符向量来计算词向量。这里有一个详细介绍字符嵌入的在线资源：http://minimaxir.com/2017/04/char-embeddings/。

LSTM

传统神经网络 VS 循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）是人工神经网络的一种，用于序列数据中的模式识别，例如文本、基因组、手写笔迹、口语词汇，或者来自传感器、股市和政府机构的数值型时间序列数据。它可以「理解」文本的语境含义。

RNN 神经元

LSTM 是一种特殊的循环神经网络，相比于简单的循环神经网络，它可以存储更多的语境信息。简单的 RNN 和 LSTM 之间的主要区别在于它们各自神经元的结构不同。

对于语境中的每一个单词，我们都需要利用 LSTM 得到它在所处语境中的有意义表征。

如果你想了解更多关于 LSTM 和 RNN 的知识，可以参阅以下文章

1. http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness (http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/)

2. https://deeplearning4j.org/lstm.html

条件随机场（CRF）

在预测标注最后的解码步骤中，我们可以使用 softmax 函数。当我们使用 softmax 函数时，它给出单词属于每个分类的概率。但这个方法给出的是局部选择；换句话说，即使我们从文本语境中提取出了一些信息，标注决策过程依然是局部的，我们在使用 softmax 激活函数时，并没有使用到邻近单词的标注决策。例如，在「New York」这个词中，我们将「York」标注为一个地方，事实上，这应该可以帮助我们确定『New』对应地方的开始。

在 CRF 中，我们的输入数据是序列数据；同时，我们在某个数据点上进行预测时，需要考虑先前文本的语境。在本项目中，我们使用的是线性链 CRF。在线性链 CRF 中，特征只依赖当前标注和之前的标注，而不是整个句子中的任意标注。

为了对这个行为建模，我们将使用特征函数，该函数包含多个输入值：

• 句子ｓ

• 单词在句子中的位置ｉ

• 当前单词的标注 l_i 

• 前一个单词的标注 l_i−1

接下来，对每一个特征函数 f_j 赋予权重 λ_j。给定一个句子ｓ，现在我们可以根据下式计算ｓ的标注ｌ：对句子中所有单词的加权特征求和。

基于词性标注的特征函数示例

• 如果 l_i= ADVERB，且第 i 个单词以『-ly』结尾，则 f_1(s,i,l_i,l_i−1)=1，否则取 0。如果对应的权重 λ1 为正，且非常大，那么这个特征基本上就表示我们倾向于把以『-ly』结尾的单词标注为 ADVERB。

• 如果 i=1，l_i= VERB，且句子以问号结尾，则 f_2(s,i,l_i,l_i−1)=1，否则取 0。如果对应的权重 λ2 为正，且非常大，那么这个特征基本上就表示我们倾向于把疑问句的第一个单词标为 VERB。（例，「Is this a sentence beginning with a verb?」）

• 如果 l_i−1= ADJECTIVE，且 l_i= NOUN，则 f_3(s,i,l_i,l_i−1)=1，否则为０。对应权重为正时，表示我们倾向于认为名词跟在形容词之后。

• 如果 l_i−1= PREPOSITION，且 l_i= PREPOSITION，则 f_4(s,i,l_i,l_i−1)=1。此函数对应的权重 λ4 为负，表示介词不应该跟着另一个介词，因此我们应该避免这样的标注出现。

最后，我们可以通过取指数和归一化，将这些得分转换为 0~1 之间的概率 p(l|s)。

总之，要建立一个条件随机场，你只需要定义一组特征函数（可以依赖于整个句子、单词的当前位置和附近单词的标注）、赋予权重，然后加起来，最后如果有需要，转化为概率形式。简单地说，需要做两件事情：

1. 找到得分最高的标注序列；

2. 在全体标注序列上求出概率分布。

幸运的是，TensorFlow 提供了相关的库，帮助我们可以很容易地实现 CRF。

log_likelihood, transition_params=tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(
scores, labels, sequence_lengths)

CRF r 相关阅读资料：

1. http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/

2. http://homepages.inf.ed.ac.uk/csutton/publications/crftut-fnt.pdf

模型的运行原理

对于每一个单词，我们希望建立一个向量来捕捉其意义以及和任务相关的特征。我们将该向量构建为 GloVe 单词嵌入与包含字符级特征的向量的级联。我们还可以选择使用一些特定的神经网络，自动提取出这些特征。在本文中，我们将在字符层面上使用双向 LSTM 算法。

我们将 CONLL 数据集中的所有单词都进行 hot-encode，这些单词都在 GloVe 单词嵌入中有对应的实体。如上文所述，神经网络只接受向量，不接受文本，因此我们需要将单词转换为向量。CONLL 数据集包含单词及其对应标注。在 hot encoding 后，单词和标注都被转换成了向量。

用于 hot encoding 单词及其对应标注的代码：

with open(self.filename) as f:
 words, tags = [], []
 for line in f:
 line = line.strip()
 if (len(line) == 0 or line.startswith("-DOCSTART-")):
 if len(words) != 0:
 niter += 1
 if self.max_iter is not None and niter > self.max_iter:
 break
 yield words, tags
 words, tags = [], []
 else:
 ls = line.split(' ')
 word, tag = ls[0],ls[-1]
 if self.processing_word is not None:
 word = self.processing_word(word)
 if self.processing_tag is not None:
 tag = self.processing_tag(tag)
 words += [word]
 tags += [tag]

用于提取单词、标注和字符向量的代码：

if vocab_chars is not None and chars == True:
 char_ids = []
 for char in word:
 # ignore chars out of vocabulary
 if char in vocab_chars:
 char_ids += [vocab_chars[char]]

if lowercase:
 word = word.lower()
if word.isdigit():
 word = NUM

if vocab_words is not None:
 if word in vocab_words:
 word = vocab_words[word]
 else:
 if allow_unk:
 word = vocab_words[UNK]
 else:
 print(word)
 print(vocab_words)

if vocab_chars is not None and chars == True:
 return char_ids, word
else:
 return word

现在，我们使用 TensorFlow 内置的函数加载单词嵌入。假定 embeddings 是一个 GloVe 嵌入的 numpy 数组，其中 embeddings[i] 表示第 i 个单词的向量形式。

L = tf.Variable(embeddings, dtype=tf.float32, trainable=False)
pretrained_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(L, word_ids)

现在，我们可以构建根据字符得到的单词嵌入。这里，我们不需要任何预训练字符嵌入。

_char_embeddings = tf.get_variable(
 name="_char_embeddings",
 dtype=tf.float32,
 shape=[self.config.nchars, self.config.dim_char])
char_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(_char_embeddings,
 self.char_ids_tensor, name="char_embeddings")

s = tf.shape(char_embeddings)
char_embeddings = tf.reshape(char_embeddings,
 shape=[s[0]*s[1], s[-2], self.config.dim_char])
word_lengths = tf.reshape(self.word_lengths_tensor, shape=[s[0]*s[1]])

cell_fw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(self.config.hidden_size_char,
 state_is_tuple=True)
cell_bw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(self.config.hidden_size_char,
 state_is_tuple=True)
_output = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(
 cell_fw, cell_bw, char_embeddings,
 sequence_length=word_lengths, dtype=tf.float32)

一旦得到了单词表征，我们就可以直接在词向量序列上运行 bi-LSTM，得到另一个向量序列。

cell_fw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(self.config.hidden_size_lstm)
cell_bw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(self.config.hidden_size_lstm)
(output_fw, output_bw), _ = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(
 cell_fw, cell_bw, self.word_embeddings,
 sequence_length=self.sequence_lengths_tensor, dtype=tf.float32)
output = tf.concat([output_fw, output_bw], axis=-1)
output = tf.nn.dropout(output, self.dropout_tensor)

现在，每个单词都和一个向量对应，其中向量记录了这个单词的含义、字符和语境。我们使用向量来做最后的预测。我们可以使用全连接神经网络求出一个向量，该向量中每个条目对应每个标注的得分。

W = tf.get_variable("W", dtype=tf.float32,
 shape=[2*self.config.hidden_size_lstm, self.config.ntags])

b = tf.get_variable("b", shape=[self.config.ntags],
 dtype=tf.float32, initializer=tf.zeros_initializer())

nsteps = tf.shape(output)[1]
output = tf.reshape(output, [-1, 2*self.config.hidden_size_lstm])
pred = tf.matmul(output, W) + b
self.logits = tf.reshape(pred, [-1, nsteps, self.config.ntags])

最后，我们使用 CRF 方法来计算每个单词的标注。实现 CRF 只需要一行代码！下面的代码计算出了损失，同时返回了在预测时很有用的 trans_params。

log_likelihood, _trans_params = tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(
self.logits, self.labels_tensor, self.sequence_lengths_tensor)
self.trans_params = _trans_params
self.loss = tf.reduce_mean(-log_likelihood)

现在，我们可以定义我们的训练算子：

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.lr_tensor)
self.train_op = optimizer.minimize(self.loss)

一旦我们定义好模型，在数据集上完成很少的几次迭代，就可以得到训练好的模型了。

如何使用训练好的模型

TensorFlow 提供了存储模型权重的功能，这样我们就可以在之后的场景中复原训练好的模型。无论什么时候需要进行预测，我们都可以加载模型权重，这样就不需要重新训练了。

def save_session(self):
 """Saves session = weights"""
 if not os.path.exists(self.config.dir_model):
 os.makedirs(self.config.dir_model)
 self.saver.save(self.sess, self.config.dir_model)

def restore_session(self, dir_model):
 self.saver.restore(self.sess, dir_model)

每篇文章都被分解为单词再输入到模型中，然后经过上文所述一系列过程，得到输出结果。模型最终输出结果将每个单词分为 4 类：组织、个人、杂项以及其他。这个算法通过基于规则的方法过滤结果，然后进一步正确提取出文本中最突出的名称和组织，它并没有达到 100% 的准确率。

原文链接：https://towardsdatascience.com/entity-extraction-using-deep-learning-8014acac6bb8

本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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