2019年系统总结：BERT模型在问答与实体识别中的应用

"该资源包含了2019年一个系统的部分总结，主要涉及BERT模型在信息检索和自然语言处理任务中的应用。文件包括LoadCorpus.py用于数据预处理，train_ner.py用于训练BERT-BiLSTM-fc的命名实体识别（NER）模型，GetSegmentDict.py用于构建实体和属性值的字典，以及mention_extractor.py和GetChar2Prop.py用于实体提及的提取和字符到属性值的映射。" 在深入讨论这些知识点之前，首先要理解BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，它通过在大规模文本数据上进行无监督学习，能够捕捉到丰富的上下文信息，从而在各种NLP任务中表现出色。 1. **LoadCorpus.py**: 这个脚本用于读取训练数据，其中包括问题ID、问题文本、SPARQL查询、答案实体以及黄金实体和关系。SPARQL是一种用于查询语义网数据的语言，黄金实体和关系用于评估模型的性能。数据结构化为字典，便于后续处理。通过分析数据，可以发现系统关注于处理不同类型的查询模式，如单实体单关系、单实体双关系、双实体双关系等。 2. **train_ner.py**: 这部分代码实现了一个基于BERT的序列标注模型——NERBERT，用于从问题中提取实体提及（mention）。NER任务是识别文本中具有特定意义的名词短语，例如人名、地名等。在这个模型中，BERT-BiLSTM-fc结合了BERT的上下文表示、双向LSTM（BiLSTM）的序列建模能力以及全连接层（fc）进行分类。提供的结果表明，在400条数据上的初步测试中，模型达到了约0.74的F1分数。 3. **GetSegmentDict.py**: 这个脚本用于构建两个重要的字典：segment_dict.txt存储从知识库和实体链接文件中抽取出的实体mention，property_dict.json则记录了实体的属性值（在这里称为“literal”）。这个过程对于后续的实体链接和信息检索至关重要。由于原始数据可能存在格式不规范的问题，如下划线分隔的实体，这可能导致segment_dict中包含无效实体。 4. **mention_extractor.py**: 该模块负责从每个数据项的问题部分提取实体mention。它结合了jieba分词（一种常用的中文分词工具）和NERBERT模型。jieba确保提取的mention存在于预定义的segment_dict中，而NERBERT模型则可能识别出不在字典中的mention，提供更广泛的覆盖范围。 5. **GetChar2Prop.py**: 最后，这个脚本读取property_dict.json，建立字符到属性值的映射。这有助于快速查找和关联文本中的特定字符或字符序列与已知的属性值。 这个系统专注于使用BERT模型进行实体识别和信息检索。通过对问题文本的深入处理和与知识库的交互，系统旨在有效地理解并回答复杂查询，同时处理数据格式的不一致性。这种技术在问答系统、知识图谱建设和语义搜索等领域有广泛应用。