CN111382333A - 基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法 - Google Patents

基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先以依存句法分析工具分析待抽取句中的核心成分，构成备选要素组，通过图卷积神经网络对候选要素的依存关系进行特征建模，捕捉到其内在的关联性，再通过对待抽取句进行时序逻辑上的特征建模，学习其案件领域的相关性特征，最后综合候选要素的特征及其所在句的特征判断候选要素是否是一组案件要素。本发明能有效学习到待抽取要素的案件领域相关性与其内在的关联性，有利于预测准确率的提升。

Description

基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素 抽取方法
技术领域
本发明涉及基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，属于自然语言处理技术领域。
背景技术
法律领域新闻舆情分析是当前自然语言处理研究的热点问题，新闻文本中的案件要素抽取是法律领域新闻舆情分析的重要环节，是后续案件新闻舆情分析的基础、前提和支柱，其准确率直接影响到多个后续新闻舆情分析的准确与否，例如：情感分类、话题分析、摘要生成等。为了解决后续工作的质量和性能，需要构建高准确率的新闻文本中的案件要素抽取方法。案件要素具有两个特性：案件领域的相关性和案件要素之间的关联性，因此，提出了基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法。
发明内容
本发明提供了基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，以用于充分利用案件要素的案件领域相关性与案件要素之间的关联性，提升了新闻文本中案件要素抽取的准确率。
本发明的技术方案是：基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，包括：
Step1、首先从裁判文书网获取法律文书，利用规则从法律文书中抽取出案件描述句，再通过句法解析工具对案件描述句进行解析，根据词性得到一组该法律文书的案件要素，从而构建案件要素知识库；
Step2、利用案件要素知识库进行新闻爬取，根据一组案件要素是否共现进行要素标注，再对其进行案件领域相关性标注，得到具有标注的新闻文本语料库；
Step3、利用依存句法分析提取待抽取句中核心成分，通过词性与词间的依赖关系进行剪枝，得到候选要素；输入新闻的一句文本为D＝{w1...wn}，其中w为句中的词，经预处理后得到其中的{w*1...w*m}为候选要素集合；
进一步地，所述步骤Step3的具体步骤为：
Step3.1、以整个句子依存句法中的每个动词最为基础，根据词性与依存关系抽取出与其具有依存边的时间、地点、主语及谓语词，没有出现的成分以空值代替。
Step4、对候选要素集合根据两两间是否具有依存关系构成关系矩阵A，其中Aij＝1则表示w*i与w*j之间存在依存关系；
进一步地，所述步骤Step4的具体步骤为：
Step4.1、根据候选要素两两间是否具有依存关系填写关系矩阵，有关系则对应位置为1，无关系则对应位置为0，矩阵的对角线为全1。
Step5、利用Step3中得到的候选要素集合和Step4中得到的关系矩阵，通过依存关系层对候选要素建模，得到候选要素的关系特征；
进一步地，所述步骤Step5的具体步骤为：
Step5.1利用候选要素集合中的词和Step4中得到的关系矩阵，通过图卷积神经网络对候选要素进行建模，得到依存关系中间层特征；
Step5.2利用Step5.1中得到的依存关系中间层特征，通过多层感知机网络对其进行建模，得到候选要素的关系特征。
具体流程为：为了让词能被计算机表示，首先通过预训练的词向量矩阵，对整个待抽取句中的词与候选要素中的词进行词嵌入，将每个词映射到向量空间中表示；
使用图卷积神经网络(GCN)对候选要素进行建模，在第k层GCN中，节点i的特征向量
Figure BDA0002407450960000021
计算公式为：
Figure BDA0002407450960000022
其中W(k)与b(k)为k层的权重向量与偏置向量，皆为可训练的参数，RELU为激活函数，k＝0时h为输入的词向量。在图卷积的最终层通过多层感知机网络将所有节点映射为一个张量El，计算公式为：El＝tanh(Wl*G+bl)；
其中
Figure BDA0002407450960000023
l为图卷积的深度，tanh为激活函数。El即为候选要素的关系特征；
Step6、通过上下文建模层对整个待抽取句进行建模，得到整个待抽取句的上下文特征；
进一步地，所述步骤Step6的具体步骤为：
Step6.1通过双向循环神经网络对整个待抽取句进行建模，得到上下文中间特征；
Step6.2利用Step6.1中得到的上下文中间特征进行首位拼接操作，得到整个待抽取句的上下文特征。
具体包括：
使用双向循环神经网络(BiLSTM)分别对嵌入后的新闻文档、新闻中案件要素和案件描述进行编码，得到新闻、新闻中案件要素和案件描述的浅层语义表征。在每个时间步上，LSTM通过计算上一步的隐层表示ht-1、输入词向量w和长期记忆ct-1得到隐层表示ht和长期记忆ct,具体公式为：(ht，ct)＝LSTM(ct-1,ht-1,w)。通过拼接前向和后向的隐状态，得到BiLSTM的隐状态，具体公式为：
Figure BDA0002407450960000031
分别取BiLSTM的正向和反向操作的最终结果拼接作为句子的最终向量表示，即Eg＝[H1[:q]；Hn[q:]]，Eg即为整个待抽取句的上下文特征；
Step7、利用Step6中得到的待抽取句上下文特征进行案件领域相关性预测，得到待抽取句的案件领域预测损失；
具体为：通过将待抽取句的上下文特征Eg传入一个softmax分类器来预测出该句是否与案件领域相关。计算公式为：
Figure BDA0002407450960000032
Figure BDA0002407450960000033
其中
Figure BDA0002407450960000034
即为预测该句是否与案件领域相关的结果；
通过案件领域相关性的预测结果与标注数据计算交叉熵损失，计算公式为：
Figure BDA0002407450960000035
其中Jg是案件领域预测损失，
Figure BDA0002407450960000036
和
Figure BDA0002407450960000037
表示
Figure BDA0002407450960000038
的取值，例如当
Figure BDA0002407450960000039
为1时，
Figure BDA00024074509600000310
为1，
Figure BDA00024074509600000311
为0；yg-0和yg-1表示标注数据yg的的取值，例如当yg为1时，yg-1为1，yg-0为0。
Step8、利用Step5中得到的候选要素的关系特征和Step6中得到的待抽取句的上下文特征进行案件要素预测，得到要素预测损失；
具体为：通过拼接待抽取句的上下文特征Eg与候选要素的关系特征El，将其作为预测层的输入特征E，计算公式为:E＝[Eg；El]；
通过将E传入softmax分类器来预测出该组候选要素是否是案件要素；利用案件领域预测损失和要素预测损失进行联合学习提高要素抽取的准确率。计算公式为:
Figure BDA0002407450960000041
Figure BDA0002407450960000042
Figure BDA0002407450960000043
为预测的结果。若
Figure BDA0002407450960000044
为1，即预测该候选要素组是案件要素，否则预测该后续按要素组不是案件要素；
通过案件要素预测的结果与标注数据计算交叉熵损失，计算公式为：
Figure BDA0002407450960000045
其中Jl是案件领域预测损失，
Figure BDA0002407450960000046
和
Figure BDA0002407450960000047
表示
Figure BDA0002407450960000048
的取值，例如当
Figure BDA0002407450960000049
为1时，
Figure BDA00024074509600000410
为1，
Figure BDA00024074509600000411
为0。y0和y1表示标注数据y的的取值，例如当y为1时，y1为1，y0为0。
Step9、利用Step7中得到的案件领域预测损失和Step8中得到的要素预测损失进行联合学习，得到案件要素抽取模型，利用得到的案件要素抽取模型进行案件要素抽取。
本发明的有益效果是：
本发明实现了针对案件要素的领域性和关联性的联合建模，能准确地抽取出新闻句中的案件要素，为后续案件领域的自然语言处理如文本摘要、文本关联分析等工作提供强有力的支撑。实验表明，该方法可以有效地提升新闻文本中案件要素抽取的准确性。
附图说明
图1为本发明中的流程图；
图2为本发明中的基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取模型图。
具体实施方式
实施例1：如图1-2所示，基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，包括：
Step1、首先从裁判文书网获取法律文书17191篇，利用规则从法律文书中抽取出案件描述句，再通过句法解析工具对案件描述句进行解析，根据词性得到法律文书的案件要素4311组，将其构建为案件要素知识库；
Step2、利用案件要素知识库进行新闻爬取，得到新闻文档3449篇，根据一组案件要素是否共现进行要素标注，再对其进行案件领域相关性标注，得到具有标注的新闻文本语料库6532组候选要素，其中案件要素3312组，非案件要素3220组；
Step3、利用依存句法分析提取待抽取句中核心成分，通过词性与词间的依赖关系进行剪枝，得到候选要素；输入新闻的一句文本为D＝{w1...wn}，其中w为句中的词，经预处理后得到其中的{w*1...w*m}为候选要素集合；
进一步地，所述步骤Step3的具体步骤为：
Step3.1、以整个句子依存句法中的每个动词最为基础，根据词性与依存关系抽取出与其具有依存边的时间、地点、主语及谓语词，没有出现的成分以空值代替。
Step4、对候选要素集合根据两两间是否具有依存关系构成关系矩阵A，若w*i与w*j之间存在依存关系，则Aij＝1，否则Aij＝0，特别的，Aii＝1；
Step5、利用Step3中得到的候选要素集合和Step4中得到的关系矩阵，通过依存关系层对候选要素建模，得到候选要素的关系特征；
具体流程为：为了让词能被计算机表示，首先通过预训练的词向量矩阵，对整个待抽取句中的词与候选要素中的词进行词嵌入，将每个词映射到向量空间中表示；
使用图卷积神经网络(GCN)对候选要素进行建模，在第k层GCN中，节点i的特征向量
Figure BDA0002407450960000051
计算公式为：
Figure BDA0002407450960000052
其中，图卷积神经网络的深度为2，节点数为5，W(k)与b(k)为k层的权重向量与偏置向量，皆为可训练的参数，RELU为激活函数，k＝0时h为输入的词向量。在图卷积的最终层通过多层感知机网络将所有节点映射为一个张量El，计算公式为：El＝tanh(Wl*G+bl)；
其中
Figure BDA0002407450960000053
l为图卷积的深度，tanh为激活函数。El即为候选要素的关系特征；
Step6、通过上下文建模层对整个待抽取句进行建模，得到整个待抽取句的上下文特征；
具体包括：
使用双向循环神经网络(BiLSTM)分别对嵌入后的新闻文档、新闻中案件要素和案件描述进行编码，得到新闻、新闻中案件要素和案件描述的浅层语义表征。在每个时间步上，LSTM通过计算上一步的隐层表示ht-1、输入词向量w和长期记忆ct-1得到隐层表示ht和长期记忆ct,具体公式为：(ht，ct)＝LSTM(ct-1,ht-1,w)。通过拼接前向和后向的隐状态，得到BiLSTM的隐状态，具体公式为：
Figure BDA0002407450960000061
分别取BiLSTM的正向和反向操作的最终结果拼接作为句子的最终向量表示，即Eg＝[H1[:q]；Hn[q:]]，Eg即为整个待抽取句的上下文特征；
Step7、利用Step6中得到的待抽取句上下文特征进行案件领域相关性预测，得到待抽取句的案件领域预测损失；
具体为：通过将待抽取句的上下文特征Eg传入一个softmax分类器来预测出该句是否与案件领域相关。计算公式为：
Figure BDA0002407450960000062
Figure BDA0002407450960000063
其中
Figure BDA0002407450960000064
即为预测该句是否与案件领域相关的结果；
通过案件领域相关性的预测结果与标注数据计算交叉熵损失，计算公式为：
Figure BDA0002407450960000065
其中Jg是案件领域预测损失，
Figure BDA0002407450960000066
和
Figure BDA0002407450960000067
表示
Figure BDA0002407450960000068
的取值，例如当
Figure BDA0002407450960000069
为1时，
Figure BDA00024074509600000610
为1，
Figure BDA00024074509600000611
为0；yg-0和yg-1表示标注数据yg的的取值，例如当yg为1时，yg-1为1，yg-0为0。
Step8、利用Step5中得到的候选要素的关系特征和Step6中得到的待抽取句的上下文特征进行案件要素预测，得到要素预测损失；
具体为：通过拼接待抽取句的上下文特征Eg与候选要素的关系特征El，将其作为预测层的输入特征E，计算公式为：E＝[Eg；El]；
通过将E传入softmax分类器来预测出该组候选要素是否是案件要素；利用案件领域预测损失和要素预测损失进行联合学习提高要素抽取的准确率。计算公式为：
Figure BDA0002407450960000071
Figure BDA0002407450960000072
Figure BDA0002407450960000073
为预测的结果。若
Figure BDA0002407450960000074
为1，即预测该候选要素组是案件要素，否则预测该后续按要素组不是案件要素；
通过案件要素预测的结果与标注数据计算交叉熵损失，计算公式为：
Figure BDA0002407450960000075
其中Jl是案件领域预测损失，
Figure BDA0002407450960000076
和
Figure BDA0002407450960000077
表示
Figure BDA0002407450960000078
的取值，例如当
Figure BDA0002407450960000079
为1时，
Figure BDA00024074509600000710
为1，
Figure BDA00024074509600000711
为0。y0和y1表示标注数据y的的取值，例如当y为1时，y1为1，y0为0。
Step9、利用Step7中得到的案件领域预测损失和Step8中得到的要素预测损失进行联合学习，得到案件要素抽取模型，利用得到的案件要素抽取模型进行案件要素抽取。
为了说明本发明的效果，表1为是否使用基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法的效果对比；
表1不同方法的有效性验证结果
Figure BDA00024074509600000712
从表1可以看出，使用基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法时的准确率为82.99％，比不使用案件相关性联合学习的方法高出8.73％，比不使用图卷积建模依存关系的方法高出6.04％。由此可见，基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法能有效学习到待抽取要素的案件领域相关性与其内在的关联性，有利于预测准确率的提升。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (5)

1.基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，其特征在于：包括：
Step1、利用依存句法分析提取待抽取句中核心成分，构成候选要素集合；
Step2、利用Step1中得到的候选要素之间的依存关系，构成要素间的关系矩阵；
Step3、利用Step1中得到的候选要素集合和Step2中得到的关系矩阵，通过依存关系层对候选要素建模，得到候选要素的关系特征；
Step4、通过上下文建模层对整个待抽取句进行建模，得到整个待抽取句的上下文特征；
Step5、利用Step4中得到的待抽取句上下文特征进行案件领域相关性预测，得到待抽取句的案件领域预测损失；
Step6、利用Step3中得到的候选要素的关系特征和Step4中得到的待抽取句的上下文特征进行案件要素预测，得到要素预测损失；
Step7、利用Step5中得到的案件领域预测损失和Step6中得到的要素预测损失进行联合学习，得到案件要素抽取模型，利用得到的案件要素抽取模型进行案件要素抽取。
2.根据权利要求1所述的基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，其特征在于：所述步骤Step1的具体步骤为：
Step1.1、以整个句子依存句法中的每个动词最为基础，根据词性与依存关系抽取出与其具有依存边的时间、地点、主语及谓语词，没有出现的成分以空值代替。
3.根据权利要求1所述的基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，其特征在于：所述步骤Step2的具体步骤为：
Step2.1、根据候选要素两两间是否具有依存关系填写关系矩阵，有关系则对应位置为1，无关系则对应位置为0，矩阵的对角线为全1。
4.根据权利要求1所述的基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，其特征在于：所述步骤Step3的具体步骤为：
Step3.1利用候选要素集合中的词和Step2中得到的关系矩阵，通过图卷积神经网络对候选要素进行建模，得到依存关系中间层特征；
Step3.2利用Step3.1中得到的依存关系中间层特征，通过多层感知机网络对其进行建模，得到候选要素的关系特征。
5.根据权利要求1所述的基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，其特征在于：所述步骤Step4的具体步骤为：
Step4.1通过双向循环神经网络对整个待抽取句进行建模，得到上下文中间特征；
Step4.2利用Step4.1中得到的上下文中间特征进行首位拼接操作，得到整个待抽取句的上下文特征。
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