開(kāi)放域命名實(shí)體識(shí)別及其層次化類別獲取.pdf

1、命名實(shí)體識(shí)別的目標(biāo)是識(shí)別文本中事物的名稱并分類。傳統(tǒng)命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)主要識(shí)別人名、地名和機(jī)構(gòu)名等。但由于傳統(tǒng)命名實(shí)體的類別有限，不能完全滿足自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域其他任務(wù)的需求。因此本文重點(diǎn)研究開(kāi)放域命名實(shí)體的識(shí)別和層次化類別獲取，旨在為信息抽取、信息檢索、開(kāi)放域問(wèn)答、機(jī)器翻譯等自然語(yǔ)言處理任務(wù)提供支持。
　　開(kāi)放域命名實(shí)體相對(duì)傳統(tǒng)命名實(shí)體有兩個(gè)主要特點(diǎn)：類別更多且不固定；類別更細(xì)且有層次。這導(dǎo)致開(kāi)放域命名實(shí)體的識(shí)別面臨無(wú)法標(biāo)注訓(xùn)練語(yǔ)料

2、、同一個(gè)命名實(shí)體屬于多個(gè)不同粒度的類別等挑戰(zhàn)，無(wú)法應(yīng)用傳統(tǒng)的序列標(biāo)注的方法來(lái)解決。本文將開(kāi)放域命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)分為兩個(gè)方面：邊界識(shí)別和類別獲取。邊界識(shí)別面臨的主要問(wèn)題是訓(xùn)練語(yǔ)料的構(gòu)建以及有效利用。類別獲取面臨的主要問(wèn)題是類別體系不可預(yù)先確定以及類別的層次化。本文的研究工作旨在解決上述兩個(gè)問(wèn)題，主要研究?jī)?nèi)容包括以下四個(gè)方面：
　　第一部分為基于英漢雙語(yǔ)平行語(yǔ)料自動(dòng)構(gòu)建漢語(yǔ)命名實(shí)體識(shí)別語(yǔ)料。命名實(shí)體識(shí)別訓(xùn)練語(yǔ)料不足會(huì)導(dǎo)致的領(lǐng)域過(guò)擬合問(wèn)

3、題，而人工標(biāo)注的成本太高，本文使用雙語(yǔ)平行語(yǔ)料將英語(yǔ)命名實(shí)體自動(dòng)識(shí)別的標(biāo)記映射到漢語(yǔ)端，從而實(shí)現(xiàn)漢語(yǔ)命名實(shí)體語(yǔ)料的自動(dòng)標(biāo)注。然后進(jìn)一步使用多種策略綜合篩選高質(zhì)量的實(shí)例作為訓(xùn)練語(yǔ)料。實(shí)驗(yàn)證明這種方法可以自動(dòng)構(gòu)建大量的漢語(yǔ)命名實(shí)體識(shí)別訓(xùn)練語(yǔ)料，在該語(yǔ)料上訓(xùn)練的模型與人工標(biāo)注語(yǔ)料上訓(xùn)練的模型性能接近，并且通過(guò)和人工標(biāo)注的語(yǔ)料融合可以提高命名實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確率和召回率。此外，我們還詳細(xì)分析了平行語(yǔ)料規(guī)模和來(lái)源對(duì)命名實(shí)體識(shí)別效果的影響。
　　

4、第二部分為基于自學(xué)習(xí)的開(kāi)放域命名實(shí)體邊界識(shí)別。漢語(yǔ)開(kāi)放域命名實(shí)體識(shí)別尚缺乏訓(xùn)練語(yǔ)料，而命名實(shí)體開(kāi)放的類型導(dǎo)致人工標(biāo)注語(yǔ)料的代價(jià)太大。本文首先基于雙語(yǔ)平行語(yǔ)料和英語(yǔ)句法分析器自動(dòng)標(biāo)注了一個(gè)漢語(yǔ)專有名詞語(yǔ)料，另外基于漢語(yǔ)依存樹(shù)庫(kù)生成了一個(gè)名詞復(fù)合短語(yǔ)語(yǔ)料，然后使用自學(xué)習(xí)的方法將這兩部分語(yǔ)料融合形成命名實(shí)體邊界識(shí)別語(yǔ)料，同時(shí)訓(xùn)練邊界識(shí)別模型。此外，本文還針對(duì)開(kāi)放域命名實(shí)體的特點(diǎn)，提出了動(dòng)詞依存關(guān)系、命名實(shí)體構(gòu)成模式等更加豐富的特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

5、明自學(xué)習(xí)的方法可以提高邊界識(shí)別的準(zhǔn)確率和召回率，其中使用的特征對(duì)于提高邊界識(shí)別效果皆有幫助。
　　第三部分為基于多信息源的開(kāi)放域命名實(shí)體類別獲取。命名實(shí)體的上位詞通常表明了其類別信息。本文在Web搜索結(jié)果、在線百科和命名實(shí)體字面等多個(gè)信息源中挖掘命名實(shí)體的上位詞候選，然后設(shè)計(jì)了一組豐富的特征并在一個(gè)自動(dòng)構(gòu)建的語(yǔ)料上訓(xùn)練模型對(duì)候選進(jìn)行排序，從而獲得了命名實(shí)體的類別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明多個(gè)信息來(lái)源可以相互補(bǔ)充和驗(yàn)證，有利于命名實(shí)體類別的挖掘

6、和排序。此外，本文還對(duì)上位詞排序的特征進(jìn)行了評(píng)測(cè)。
　　第四部分為基于詞匯分布表示的開(kāi)放域命名實(shí)體類別層次化。一個(gè)命名實(shí)體可能屬于多個(gè)不同粒度的類別，這些類別之間通常存在上下位關(guān)系。為此，在獲取命名實(shí)體類別的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步挖掘類別之間的上下位層次化關(guān)系。本文利用詞匯的分布表示，學(xué)習(xí)從下位詞到上位詞的分段映射矩陣，來(lái)判斷給定的詞對(duì)是否具有上下位關(guān)系。實(shí)驗(yàn)證明本文采用的基于詞匯分布表示的方法對(duì)于開(kāi)放域命名實(shí)體類別的層次化是行之有效