达观杯挑战赛获奖方案：BERT在信息抽取中的应用

“十强选手方案_“达观杯”文本智能信息抽取挑战赛.pdf”主要介绍了在“达观杯”文本智能信息抽取挑战赛中，获奖团队【dejavu】的解决方案，涉及到机器学习，特别是自然语言处理领域的深度学习技术，如BERT模型的预训练和微调。 该团队成员包括北航硕士、微软工程师是黎彬，Udacity课程经理刘淑雯，以及另一位北航硕士、微软工程师崔庆才。他们的方案主要分为以下几个关键步骤： 1. **数据准备 (Datapreparation)**：在处理加密文本数据时，需要进行词表映射（Vocabmapping），以便利用预训练的BERT模型。这通常涉及将自定义文本数据集的词汇与BERT模型的词汇表进行匹配。 2. **数据增强 (Dataaugmentation)**：为了增加模型的泛化能力，团队采用了随机切分文本和按最高频token切分的方法，这些方法可以应用于预训练和微调的数据集。 3. **BERT预训练 (BERTpre-training)**：使用预训练的BERT模型（如chinese_L-12_H-768_A-12），并基于BERT的vocab.txt进行操作。他们对corpus.txt中的文本进行了切分，添加了双语数据，并执行了BERT的两个主要任务——Mask Language Modeling (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)，进一步预训练BERT模型。 4. **BERT命名实体识别 (BERT-NER)**：BERT模型被用于命名实体识别任务，通过在预训练后的模型基础上进行微调，使其适应特定的命名实体识别任务。 5. **BERT双向LSTM-NER (BERT-BiLSTM-NER)**：结合BERT和双向LSTM（BiLSTM）进行命名实体识别，BiLSTM能够捕获上下文信息，提高识别准确性。 6. **集成学习 (Ensemble)**：选取BERT-NER和BERT-BiLSTM-NER两个模型的不同检查点（checkpoints），获取各自的预测结果，然后通过投票策略融合这些结果，以提高最终的预测精度。 7. **后处理 (Post-processing)**：由于模型的预测可能会产生不合法的tagging序列，例如从O到I-a再到I-a的情况，因此需要进行后处理来确保输出序列的正确性。 这个方案显示了深度学习，特别是BERT模型在文本信息抽取中的强大应用，以及如何通过数据增强、预训练和集成学习等技术提升模型性能。对于参与类似竞赛或在实际项目中处理文本信息抽取问题的人员来说，这是一个值得参考的案例。