李明超，田 丹，沈 揚，Jonathan Shi，韓 帥

（1.水利工程仿真與安全國家重點實驗室 天津大學(xué)，天津 300350；2.中國長江三峽集團有限公司，北京 100038；3.College of Engineering，Louisiana State University，Baton Rouge，LA 70803，USA）

1 研究背景

在水利水電工程建設(shè)過程中，產(chǎn)生了大量對水利水電工程施工過程反饋、管理評估、質(zhì)量驗證等具有重要作用的文本，增加了文本管理與分析的難度[1-2]。在文本管理與分析中，自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)具有較高的應(yīng)用率與可靠性，能夠?qū)崿F(xiàn)海量文本數(shù)據(jù)的系統(tǒng)管理。雖然NLP技術(shù)在文本分析中取得較大發(fā)展，但現(xiàn)有的NLP術(shù)語研究主要針對日常生活用語，較少涉及具體專業(yè)領(lǐng)域?；诖?，不同領(lǐng)域的學(xué)者目前都針對自己的領(lǐng)域發(fā)展專業(yè)性較強的NLP技術(shù)，增強NLP技術(shù)在專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用能力[3]。然而，針對水利水電工程專業(yè)的NLP技術(shù)尚處于起步階段，未形成具體的專業(yè)文本識別提取與分析體系。

采用NLP技術(shù)分析水利水電工程專業(yè)文本最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一是專業(yè)詞識別，在海量的多源文本中準(zhǔn)確提取專業(yè)詞，有利于提高專業(yè)文本信息分析的準(zhǔn)確率?，F(xiàn)有NLP技術(shù)缺乏完善的水利水電工程專業(yè)詞識別方法，難以直接用于水利水電工程專業(yè)詞提取，同時已有水利水電工程專業(yè)詞典無法囊括所有專業(yè)詞，隨著施工技術(shù)的進步，大量的水利水電工程新工藝、新技術(shù)被開發(fā)，同時產(chǎn)生許多新的專業(yè)詞[4]。水利水電工程專業(yè)詞智能識別能有效提高水利水電工程管理信息的理解與分析效率，便于在工程各階段快速查找與反饋工程內(nèi)容，完成海量工程信息檢索，增強工程管理效率，提高對施工現(xiàn)場的管理效果，對于水利水電工程質(zhì)量、進度、成本、安全等管理與評價具有重要意義。因此，建立實現(xiàn)水利水電工程專業(yè)詞識別體系，智能化識別提取文本中的新舊專業(yè)詞，構(gòu)建豐富水利水電工程專業(yè)詞庫，是當(dāng)前亟待解決的問題，對于水利水電工程文本分析尤為重要。

已有的專業(yè)詞識別方法主要分為有監(jiān)督方法與無監(jiān)督方法兩種[5]。有監(jiān)督方法以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)，主要包含經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)、隱馬爾可夫、袋決策樹、信息熵、條件隨機場等模型。經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)主要以專業(yè)文本為對象，利用SPSS 等統(tǒng)計軟件，統(tǒng)計文本中關(guān)鍵詞、主題詞的出現(xiàn)頻率，獲取詞語共現(xiàn)矩陣，確定文本專業(yè)詞匯，闡述文本主題[6-7]；隱馬爾可夫模型將專業(yè)詞提取問題轉(zhuǎn)化為序列標(biāo)記問題，集成詞匯信息與專業(yè)詞句法信息[8]；袋決策樹模型是以詞頻為基礎(chǔ)，提取文本中的專業(yè)詞；信息熵模型結(jié)合詞頻與共現(xiàn)頻率，計算詞語間的關(guān)聯(lián)度，實現(xiàn)專業(yè)詞的識別[9]；條件隨機場模型考慮詞語上下文信息與位置關(guān)系，從單詞本身、單詞在組合型術(shù)語中的位置、詞頻等多個角度出發(fā)，完成專業(yè)詞識別[10]。上述有監(jiān)督方法主要從統(tǒng)計學(xué)的角度實現(xiàn)專業(yè)詞的識別，對文本中語義分析不足，使得專業(yè)詞識別的準(zhǔn)確性降低。與有監(jiān)督方法不同，無監(jiān)督方法將統(tǒng)計學(xué)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，關(guān)注文本內(nèi)容與詞語語義，將專業(yè)詞與文本內(nèi)容相結(jié)合，進而提高專業(yè)詞提取的準(zhǔn)確性[11]。無監(jiān)督方法主要通過語義分析、主題提取、序列標(biāo)記、文本分類等方式，識別文本中的專業(yè)詞[12]。Cui 等[13]針對短文本語義分析問題，提出了深度Hashing模型，從語義層面獲得文本中的關(guān)鍵術(shù)語；Wei 等[14]以文本主題為標(biāo)準(zhǔn)，提出了一種基于條件共現(xiàn)度的語義主題生成方法，提取語義相關(guān)的組合詞，形成文本主題；陳睿等[15]提出使用雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和條件隨機場進行專業(yè)詞實體識別問題的序列標(biāo)記過程，實現(xiàn)實體詞語的標(biāo)記與分類；Hu 等[16]利用RNN提取文本中詞語特征，利用詞語反映文本信息，實現(xiàn)詞語與文本的分類。然而，現(xiàn)有的無監(jiān)督專業(yè)詞識別方法所能識別的專業(yè)詞多為系統(tǒng)提前定義，或結(jié)巴（Jieba）分詞庫中定義的詞語，且在日常出現(xiàn)頻率較高，對于水利水電工程專業(yè)領(lǐng)域的詞語識別能力較弱。同時，對于詞語間相關(guān)性的計算，多是從統(tǒng)計角度出發(fā)，缺乏對詞語間關(guān)系的量化分析[17]。

基于上述分析，本文引入Attention機制對Word2vec技術(shù)加以改進，以詞向量為基礎(chǔ)，計算詞語間相關(guān)性，提取文本中的專業(yè)詞，結(jié)合專業(yè)文本，驗證所提取專業(yè)詞的準(zhǔn)確性，構(gòu)建水利水電工程專業(yè)詞智能識別提取與分析方法，并結(jié)合實際的水利水電工程施工管理文本進行應(yīng)用分析，為水利水電工程建設(shè)與運行智能化管理提供新的技術(shù)方法和手段。

2 基于NLP的詞向量計算方法

文本量化的主要手段是詞向量的計算，詞向量計算是NLP的重要基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，現(xiàn)有詞向量計算方法大多是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，進行計算結(jié)構(gòu)與輸入模式的改進。

2.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞向量計算技術(shù)在NLP中存在許多基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞向量計算技術(shù)，如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型（Nerual Network Language Model，NNLM）、Word2vec 等，其中，Word2vec是由Miko?lov T 在2013年提出[18]，在詞向量計算中被廣泛應(yīng)用[19]。在Word2vec計算詞向量之前，需要對文本進行分詞。在目前已有的中文分詞系統(tǒng)中，Jieba分詞具有較高普遍性與可靠性，能夠?qū)崿F(xiàn)基礎(chǔ)詞匯的識別與標(biāo)注[20]。

在詞向量計算方法中，應(yīng)用最普遍的是Word2vec技術(shù)[21]。根據(jù)語言表達習(xí)慣，以Jieba分詞結(jié)果為導(dǎo)向，Word2vec技術(shù)的主體理念是根據(jù)句子中詞語間相互作用關(guān)系，定義語句中第n個單詞的出現(xiàn)概率受前面n-1個單詞的影響，如下式：

式中：P(wn)為語句中第n個單詞出現(xiàn)的概率；w為語句中的單詞。

Word2vec技術(shù)中包含了2種不同的詞向量計算模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型與Skip-gram模型[22]。由于Skip-gram模型的預(yù)測次數(shù)多于CBOW模型，訓(xùn)練時間比CBOW模型要長，適合數(shù)據(jù)量較少的計算，對于文本量較大的數(shù)據(jù)計算復(fù)雜度較高，與Skip-gram模型不同，CBOW模型適合文本數(shù)量較大的運算，具有較高的計算精度。因此本文采用CBOW模型，其核心思想是利用文本中上下文內(nèi)容來預(yù)測句子中某位置可能出現(xiàn)的文字，是一種根據(jù)歷史詞語信息預(yù)測當(dāng)前詞語出現(xiàn)概率的模型，框架結(jié)構(gòu)如圖1所示[23]。

CBOW模型主要采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練詞向量，處理詞之間的關(guān)系，模型輸入是某個特征詞上下文相關(guān)詞的詞向量，模型輸出是該特定詞的詞向量，隱含層主要通過輸入詞向量訓(xùn)練并預(yù)測特定詞的向量[24]。在CBOW模型中訓(xùn)練目標(biāo)是最大化對數(shù)似然函數(shù)L[25]：

式中：D(w)表示語句中除詞語w以外的其他詞語；w為語料庫C中的任意一個詞語。

圖1 Word2vec神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

以對數(shù)似然函數(shù)為導(dǎo)向，計算語料庫中詞w 在文中出現(xiàn)概率，實現(xiàn)特定詞的預(yù)測；以預(yù)測特定詞與實測特定詞相似度最大為目標(biāo)，反饋修正輸入詞的詞向量，得到最終詞向量Vword。

2.2 Attention機制隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的逐步發(fā)展，Attention機制廣泛應(yīng)用于NLP技術(shù)中，對提高文本分析準(zhǔn)確度具有重要作用[26]。Attention機制的本質(zhì)主要來自于人類的視覺注意力機制，人們在觀察認(rèn)知事物時，不是從頭到尾的關(guān)注，而是對有注意的部分關(guān)注，當(dāng)遇到相似場景時，也會將注意力放到該部分上，進而實現(xiàn)對事物的認(rèn)知[27]。Attention機制主要用于提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的效果，經(jīng)常與編碼-解碼模型結(jié)合使用，將編碼的數(shù)據(jù)通過Attention機制進行篩選，再輸入解碼模型中，提高數(shù)據(jù)計算的準(zhǔn)確性[28]。與傳統(tǒng)的編碼-解碼過程不同，融合Attention機制的編碼-解碼過程主要采用動態(tài)的語義編碼，實現(xiàn)不同文本環(huán)境下的語義解碼。因此，在文本分析過程中，Attention機制的實質(zhì)主要是實現(xiàn)不同文本語句環(huán)境下的權(quán)重學(xué)習(xí)，將學(xué)習(xí)權(quán)重與編碼后的輸出相關(guān)聯(lián)，作為解碼的輸入，進而有針對性地實現(xiàn)文本的解碼。在Attention機制計算過程中，主要是實現(xiàn)一個查詢到一系列鍵值對的映射，如下式所示[29]：

式中：g(Q，R)為一個查詢到一系列鍵值對的映射函數(shù)；Q為一個查詢的值；L為Attention機制中的一個鍵值；M為鍵值集合R中的一個值。

通過式（3）可以看出，Attention機制計算主要分三階段：第一階段是將查詢值Q與每個鍵值L 求相似度；第二階段是使用softmax函數(shù)（Normalized exponential function）對相似度進行歸一化；第三階段是將鍵值M與相應(yīng)權(quán)重進行加權(quán)求和，得到最后注意力值。

3 水利水電工程專業(yè)詞智能識別提取與分析方法

3.1 改進Word2vec技術(shù)的詞向量計算模型建立水利水電工程專業(yè)文本中包含許多專業(yè)詞，目前常用的Jieba分詞無法準(zhǔn)確識別；而且文本資料整理人員語言描述規(guī)范性問題，使文本中常存在專業(yè)詞與口語混雜的現(xiàn)象，嚴(yán)重影響文本提取分析的準(zhǔn)確性。Word2vec技術(shù)是基于Jieba分詞基礎(chǔ)上進行，分詞的準(zhǔn)確性直接影響詞向量的準(zhǔn)確性[22]。同時，文本語言上的不規(guī)范，易出現(xiàn)意思相近句子在語言表達上的差異，加之口語化詞匯以及文本中停用詞（如“的”“了”等）的干擾，使得詞向量計算難度增大。

為避免文本中的干擾詞的影響，結(jié)合中文文本的行文規(guī)范，從主謂賓三個主要句子成分出發(fā)，提取文本語句中的關(guān)鍵詞，減少文本中無關(guān)詞的干擾。Attention機制能夠快速定位文本中的焦點信息，依據(jù)少量文本信息做出準(zhǔn)確判斷，從海量文本信息中過濾無效信息[24]。因此，為提高水利水電工程文本詞向量計算精度，在Word2vec技術(shù)中引入Attention機制，在Word2vec的輸入層與隱含層之間，加入Attention機制，如圖2所示，實現(xiàn)對文本中口語化表達與干擾詞的過濾，完成對關(guān)鍵詞的提取。

圖2 Word2vec+Attention機制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

經(jīng)過Attention機制處理后的Word2vec輸入可表示為：

式中：V′k為Attention機制處理后第k個詞的Word2vec輸入；Vj為第j個詞的one-hot向量，one-hot 向量是文本單詞量化的一種形式，以0-1表示詞語在文本中是否出現(xiàn)，進而將每個詞表征為一個多維向量，以便于文本計算；ωjk為計算第k個詞向量時第j個詞的權(quán)重，計算式如下：

式中：Wk、Uk是由文本中單詞共現(xiàn)性確定；Zk為注意力模型中需要訓(xùn)練的參數(shù)。

在Word2vec+Attention機制中，Attention機制的輸出為Word2vec 隱含層輸入，經(jīng)過隱含層計算后，得到文本處理后的第n個單詞的詞向量，計算式如下所示：

式中 f(V′1，V′2，…，V′n-1)為Word2vec中隱含層函數(shù)。

3.2 基于詞向量的水利水電工程文本專業(yè)詞識別提取在水利水電工程文本中，受中文表達規(guī)則與習(xí)慣的影響，存在許多不同形式的標(biāo)點符號與停用詞，在進行專業(yè)詞提取中，需要刪除文本中的停用詞、阿拉伯?dāng)?shù)字、標(biāo)點符號與特殊符號等，以提高文本分析的準(zhǔn)確率，減小系統(tǒng)的計算負(fù)荷[30-32]。

在水利水電工程建設(shè)與運行中，受專業(yè)對象的限制，工程文本中許多專業(yè)詞會重復(fù)出現(xiàn)，以保證文本內(nèi)容描述的準(zhǔn)確性與豐富性。在專業(yè)詞的提取過程中，常常會出現(xiàn)以下三類問題：（1）部分專業(yè)詞僅出現(xiàn)在特定的文本部分，具有一定針對性，在文本中出現(xiàn)頻率較低，無法通過統(tǒng)計頻數(shù)的方式獲取；（2）受Jieba分詞庫的限制，部分專業(yè)詞無法準(zhǔn)確識別，導(dǎo)致許多專業(yè)詞可能被分割為多個詞組成。因此，在統(tǒng)計專業(yè)詞時，會出現(xiàn)許多單個詞不是專業(yè)詞，但組合在一起就形成了專業(yè)詞的現(xiàn)象；（3）在文本表達過程中，由于語言表達規(guī)范問題，部分專業(yè)詞可能出現(xiàn)表達上的口語化現(xiàn)象（如安全的管理、質(zhì)量的控制等），導(dǎo)致在分詞過程中，專業(yè)詞組成詞無法相鄰，專業(yè)詞組成詞之間出現(xiàn)其他詞語，使得專業(yè)詞無法直接被識別。

為解決上述問題，融合詞向量計算過程，分析水利水電工程文本中詞語關(guān)系，發(fā)現(xiàn)如下規(guī)律：（1）頻率低專業(yè)詞的組成詞之間共現(xiàn)頻率較高，但與其他詞之間的共現(xiàn)頻率較低；（2）無論專業(yè)詞的組成詞是否相鄰，專業(yè)詞的組成詞在同一句話中的共現(xiàn)頻率較高；（3）文本中詞之間共現(xiàn)頻率越高，詞語間相似度較高[33]?；谏鲜鋈齻€特征，結(jié)合文本詞向量，計算詞語之間的相似度，利用相似度判別詞語間的相關(guān)性大小，發(fā)掘文本中的低頻專業(yè)詞，處理文本中的口語化表達，將相關(guān)性較大的詞進行組合形成初始專業(yè)詞。詞語相似度計算公式如下：

式中：Ski為文本中詞i與詞k之間的相似度；V′為詞向量。

在文本中不是每個詞都能組成專業(yè)詞，因此，為減小專業(yè)詞提取工作量，將某個詞的相似度進行降序排列，取每個詞相似度最大的前m個詞進行組合，公式如下：

式中S ′k為詞k 相似度最大的前m個詞集合。

在集合S ′k中，當(dāng)詞k與詞i 具有較高相似度時，以詞k為主體，詞i組合在詞k的右邊，逐步提取專業(yè)詞，形成初始專業(yè)詞集合T。

3.3 識別提取可信度驗證可信度是指初始專業(yè)詞集合中專業(yè)詞的可信程度，即判斷專業(yè)詞的專業(yè)性與獨立應(yīng)用性。以詞間相似度為衡量指標(biāo)，在初始專業(yè)詞集合中，每個詞都有m個相關(guān)詞與之組合，詞語的組合形式存在以下兩個問題：（1）由于文本詞語眾多，專業(yè)詞的組成詞較少，存在許多干擾詞，在專業(yè)詞的提取過程中，干擾詞也會逐一組合，成為初始專業(yè)詞集合T中的元素；（2）以相似度為衡量標(biāo)準(zhǔn)，組合專業(yè)詞的組成詞，會出現(xiàn)兩種組合結(jié)果，但專業(yè)詞只滿足其中一種組合，因此，初始專業(yè)詞集合T中存在專業(yè)詞組合錯誤的元素。因此，需構(gòu)建專業(yè)詞評判標(biāo)準(zhǔn)文本，對組合的專業(yè)詞進行進一步判斷，驗證專業(yè)詞的正確性。在水利水電工程建設(shè)與運行過程中，為規(guī)范工程管理過程，理清管理思路，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)工程建設(shè)體系，存在許多專業(yè)書籍、國家標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)規(guī)范等，包含了大量規(guī)范的專業(yè)詞。基于這些標(biāo)準(zhǔn)文本，判別初始專業(yè)詞集合中的元素是否在標(biāo)準(zhǔn)本中出現(xiàn)，統(tǒng)計初始專業(yè)詞集合中元素在標(biāo)準(zhǔn)文本中的出現(xiàn)頻率，歸納出現(xiàn)頻率大于0的詞，驗證初始專業(yè)詞集合T中的詞是否在標(biāo)準(zhǔn)文本中出現(xiàn)；如果出現(xiàn)頻率等于0，則表明該詞屬于干擾詞與錯誤組合詞，應(yīng)將該詞剔除，進而判斷該詞是否被標(biāo)準(zhǔn)文本使用，排除初始專業(yè)詞集合T中的干擾詞及錯誤組合，實現(xiàn)專業(yè)詞的識別。

文本中的專業(yè)詞并非只包含兩個組成詞，存在多個組成詞的情況，對于標(biāo)準(zhǔn)文本驗證后的專業(yè)詞，可能屬于某個專業(yè)詞的組成詞。因此，標(biāo)準(zhǔn)文本驗證后的專業(yè)詞存在以下兩個問題：（1）文本中詞的組合主要涉及的是兩個詞的組合，在實際分詞過程中，部分詞可能被分成三個或者三個以上的組成詞，進而導(dǎo)致兩兩組合出現(xiàn)誤差；（2）當(dāng)一個專業(yè)詞有多個組成詞，無法判斷專業(yè)詞組成詞是否屬于專業(yè)詞。如果某詞被標(biāo)準(zhǔn)文本驗證后的專業(yè)詞只能作為其他專業(yè)詞組成詞，不能被獨立使用，但由于專業(yè)詞組成詞與專業(yè)詞會同時出現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)文本中，會被標(biāo)準(zhǔn)文本驗證，從而造成專業(yè)詞識別錯誤的情況。

針對文本中多個詞語組合問題，將已識別的專業(yè)詞導(dǎo)入Jieba分詞庫，多次迭代專業(yè)詞識別流程，進而識別多個詞語組合的專業(yè)詞；針對專業(yè)詞的組成詞是否是專業(yè)詞的問題，存在兩種不同的情況：一種是驗證后的專業(yè)詞屬于獨立專業(yè)詞，可以單獨使用；另一種是驗證后的專業(yè)詞不屬于專業(yè)詞，不能單獨使用，僅僅是其他專業(yè)詞的組成詞。結(jié)合上述兩種情況，可以得到詞語獨立性是判斷專業(yè)詞組成詞是否是專業(yè)詞的關(guān)鍵。詞語獨立性是通過對比專業(yè)詞組成詞與專業(yè)詞在標(biāo)準(zhǔn)文本中的出現(xiàn)頻率來實現(xiàn)，如果專業(yè)詞組成詞與專業(yè)詞具有相同的出現(xiàn)頻率，專業(yè)詞組成詞不是專業(yè)詞；如果專業(yè)詞組成詞與專業(yè)詞具有不同的出現(xiàn)頻率，專業(yè)詞組成詞是專業(yè)詞。具體如下式所示：

式中：詞語A是專業(yè)詞AB的組成詞，兩者屬于真包含關(guān)系；F (A)與F (AB)分別表示詞語A與專業(yè)詞AB 在標(biāo)準(zhǔn)文本中的詞頻。

當(dāng)某兩個詞在標(biāo)準(zhǔn)文本中的詞頻相同時，且一個詞是另一個詞的組成詞，則表示該組成詞在標(biāo)準(zhǔn)文本中不能獨立應(yīng)用，只能以組成詞的形式出現(xiàn)，無法定義其為專業(yè)詞。

綜上所述，水利水電工程專業(yè)詞識別提取的驗證過程如圖3所示。

3.4 方法實現(xiàn)結(jié)合水利水電工程專業(yè)詞提取與可信度驗證過程，其方法實現(xiàn)流程如圖4所示，具體操作步驟如下：

（1）預(yù)處理水利水電工程專業(yè)文本，收集權(quán)威書籍、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等標(biāo)準(zhǔn)文本，對文本進行分詞；（2）利用標(biāo)準(zhǔn)文本進行識別，篩選出現(xiàn)有Jieba分詞能夠直接識別的專業(yè)詞；

圖3 專業(yè)詞識別驗證流程

圖4 水利水電工程專業(yè)詞識別提取實現(xiàn)流程圖

（3）計算文本中詞語間的相似度，將文本中的詞兩兩組合，形成初始專業(yè)詞集合，利用標(biāo)準(zhǔn)文本進行提煉，實現(xiàn)專業(yè)詞識別；

（4）將已識別的專業(yè)詞導(dǎo)入Jieba分詞庫，對文本進行Jieba分詞，組合形成的專業(yè)詞詞向量為組成詞詞向量加權(quán)平均，計算分詞后詞間相似度，利用標(biāo)準(zhǔn)文本，驗證專業(yè)詞的可信度；

（5）統(tǒng)計已識別的具有真包含關(guān)系專業(yè)詞，即專業(yè)詞與專業(yè)詞組成詞，計算專業(yè)詞在標(biāo)準(zhǔn)文中的出現(xiàn)頻率，利用式（10）進一步提煉專業(yè)詞；

（6）重復(fù)步驟（4）和步驟（5），直到最終沒有新的專業(yè)詞被識別為止。

4 實例應(yīng)用與分析

某混凝土大壩施工周期為54個月，期間由監(jiān)理單位監(jiān)督管理整個工程施工進度、質(zhì)量、安全、環(huán)保等，總共獲得施工監(jiān)理周報229期，包含工程進度、工程質(zhì)量、工程安全、環(huán)?？刂?、設(shè)計管理、施工資源和監(jiān)理管理等主要內(nèi)容，詳細(xì)記錄了施工過程中各個工程管理細(xì)節(jié)、施工工藝等，每期約10 000字（不包含圖片），文本信息豐富，含有大量的專業(yè)詞，采用所提出的方法對專業(yè)文本進行智能識別提取與分析。

4.1 專業(yè)文本詞向量計算在進行專業(yè)詞識別之前，需預(yù)訓(xùn)練文本的詞向量。為保證文本詞向量的準(zhǔn)確性，在詞向量計算過程中，無須預(yù)處理文本，盡量保持文本結(jié)構(gòu)完整。以原有Word2vec技術(shù)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，構(gòu)建Word2vec+Attention機制計算網(wǎng)絡(luò)，定義向量維度為128，計算文本的詞向量，得到每個詞的詞向量。為驗證所得詞向量的準(zhǔn)確性，以Word2vec+Attention機制計算得到的詞向量為基礎(chǔ)，對比Word2vec得到的詞向量。將模型迭代20次，計算Word2vec與Word2vec+Attention機制的損失值，如圖5所示。

圖5 Word2vec+Attention機制損失值與準(zhǔn)確率

以損失值與準(zhǔn)確率為評價指標(biāo)，據(jù)圖可知當(dāng)?shù)?、3次時，Word2vec+Attention機制的損失值大于Word2vec，當(dāng)?shù)螖?shù)大于4次時，Word2vec+Attention機制的損失值小于Word2vec。Word2vec與Word2vec+Attention機制準(zhǔn)確率隨著迭代次數(shù)的增加逐漸增加，最終趨于穩(wěn)定，Word2vec的準(zhǔn)確率為86.78%，Word2vec+Attention機制的準(zhǔn)確率為89.73%，驗證得到Word2vec+Attention機制在詞向量的計算結(jié)果優(yōu)于Word2vec。

4.2 專業(yè)詞識別提取監(jiān)理周報內(nèi)容信息來源于施工現(xiàn)場，真實反映水利水電工程施工現(xiàn)場進度、質(zhì)量、安全、環(huán)境等問題。在監(jiān)理周報中，存在許多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合的表格，為充分分析文本內(nèi)容，需要提取表格中的文本信息。同時，對于文本中的一些標(biāo)點符號與特殊符號需要進行清洗，以減少數(shù)據(jù)運算壓力。在水利水電工程專業(yè)詞識別過程中，由于阿拉伯?dāng)?shù)字與計量單位在專業(yè)詞中的出現(xiàn)頻率較低，在文本預(yù)處理過程中，將施工管理文本中的阿拉伯?dāng)?shù)字、計量單位、標(biāo)點符號、特殊符號、停用詞去除，進而減少計算難度，保證專業(yè)詞提取精度。

為驗證所提取專業(yè)詞的準(zhǔn)確性，以水利水電工程施工監(jiān)理管理工作為基礎(chǔ)，收集行業(yè)內(nèi)權(quán)威的書籍、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、部門規(guī)定、管理手冊等，作為驗證專業(yè)詞的標(biāo)準(zhǔn)文本。結(jié)合該工程監(jiān)理報告編寫依據(jù)與行業(yè)相關(guān)的專業(yè)書籍，收集了相關(guān)專業(yè)書籍、國家標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)規(guī)范[34-39]，將提取的專業(yè)詞與上述標(biāo)準(zhǔn)文本進行匹配，實現(xiàn)專業(yè)詞的識別。

利用Jieba分詞處理預(yù)處理后的文本，分詞后的文本中包含10 541個詞，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)文本過濾后，得到136個專業(yè)詞詞云與頻率，如圖6所示。

圖6 水利水電工程專業(yè)詞詞云與頻率

水利水電工程監(jiān)理周報中存在大量專業(yè)詞，Jieba分詞無法準(zhǔn)確識別，因此，為解決這個問題，將136個專業(yè)詞導(dǎo)入Jieba分詞庫，對文本進行二次分詞，在Word2vec技術(shù)中引入Attention機制，將詞向量維度定義為128，計算每個詞的詞向量，依據(jù)式（8），計算得到詞之間的相似度。定義每個詞最相關(guān)的前8個詞作為專業(yè)詞組成詞，最終得到如表1所示的詞語間相似度及相關(guān)性較強的詞語。

表1 相關(guān)性較強詞語

利用標(biāo)準(zhǔn)文本對每個專業(yè)詞進行驗證，得到最終的專業(yè)詞。將已識別的專業(yè)詞導(dǎo)入Jieba分詞庫，對監(jiān)理周報進行再分詞，專業(yè)詞的詞向量等于其組成詞詞向量加權(quán)平均，根據(jù)詞向量計算詞語間相似度，利用標(biāo)準(zhǔn)文本驗證專業(yè)詞，進一步識別提取新的專業(yè)詞。逐步重復(fù)專業(yè)詞生成過程，直到新生成專業(yè)詞在標(biāo)準(zhǔn)文本中的出現(xiàn)次數(shù)為0為止。在新生成的專業(yè)詞中，存在一些常規(guī)語言表達、不完全描述、專業(yè)術(shù)語組成詞等，這些詞都屬于干擾詞。常規(guī)語言的表達結(jié)構(gòu)不屬于專業(yè)名詞，可以獨立表達句子含義，如“近期陰雨天氣較少”“留待日后統(tǒng)一處理”等；不完全描述主要包含兩個方面，一方面是還未描述完全的句子，如“監(jiān)理對表面質(zhì)量”“使用情況進行”等，另一方面是由于在預(yù)處理階段，刪除了數(shù)字與特殊符號，進而形成的不完全描述，如“完成量占設(shè)計量”“本周投入運行”“累計生產(chǎn)混凝土約”等。將新生成專業(yè)詞中的干擾詞剔除，統(tǒng)計剔除干擾詞后的專業(yè)詞數(shù)量，計算專業(yè)詞提取準(zhǔn)確率。與專業(yè)詞提取可信度不同，專業(yè)詞可信度檢驗是一種判斷流程，主要是為判斷初始專業(yè)詞集合中詞語的專業(yè)性與獨立應(yīng)用性，準(zhǔn)確率則是表達在經(jīng)過專業(yè)詞智能提取后，所形成專業(yè)詞的準(zhǔn)確程度，如下式：

以229份監(jiān)理報告為對象，最終經(jīng)過3輪迭代，在第4輪迭代時，通過標(biāo)準(zhǔn)文本檢驗的單詞數(shù)為0，因此，只需3輪迭代計算完成專業(yè)詞的識別，各輪次的識別結(jié)果如表2所示。

經(jīng)過3輪專業(yè)詞識別提取，采用融入Attention機制的Word2vec技術(shù)得到9034個專業(yè)詞，以專業(yè)文本為依據(jù)，逐一判別所提取專業(yè)詞的正確性，準(zhǔn)確提取的專業(yè)詞為7912個，準(zhǔn)確率為87.58%，總體識別精度較高；加上Jieba分詞直接識別的專業(yè)詞，總共得到有效水利水電工程施工管理專業(yè)詞8048個。

通過對比Word2vec+Attention機制與單獨采用Word2vec技術(shù)的專業(yè)詞識別準(zhǔn)確率，可以得到單獨采用Word2vec技術(shù)專業(yè)詞數(shù)為8575個，其中準(zhǔn)確提取的專業(yè)詞數(shù)為7085個，準(zhǔn)確率為82.62%，低于Word2vec+Attention機制的專業(yè)詞識別精度。單獨采用Word2vec技術(shù)無法識別一些語言表達上的誤差，例如工程質(zhì)量的評定、齒槽混凝土的質(zhì)量、細(xì)骨料中石粉含量的合格率等，進而導(dǎo)致專業(yè)詞識別數(shù)量與準(zhǔn)確率降低。同時對比識別提取過程中的準(zhǔn)確率，可以看到Word2vec+Attention機制在各迭代輪次的準(zhǔn)確率比單獨采用Word2vec技術(shù)有較大提升，進一步驗證了融入Attention機制的Word2vec技術(shù)的有效性。對比Word2vec技術(shù)與Word2vec+Attention機制的計算時間，Word2vec技術(shù)完成3輪迭代所需時間為276 min，Word2vec+Attention機制完成3輪迭代所需時間為384 min，由于Attention機制突出強調(diào)了各個句子中重點詞，從而增加了計算步驟，所以時間會增長，但相較于Word2vec技術(shù)，Word2vec+Attention機制計算時間增加值較小，且有效的提高了專業(yè)詞提取準(zhǔn)確率與計算精度，因此從運行效率的層次說明了Word2vec+Attention機制的可操作性。此外，無論是Word2vec技術(shù)還是Word2vec+Attention機制，各輪次準(zhǔn)確率的變化趨勢基本相同，隨著輪次的增加，專業(yè)詞識別的準(zhǔn)確率逐步降低。這是因為，Jieba分詞直接識別的專業(yè)詞主要屬于基礎(chǔ)專業(yè)詞，第一輪識別提取的專業(yè)詞組成詞多為基礎(chǔ)專業(yè)詞，組成詞個數(shù)較少，詞語組合的復(fù)雜度較低，專業(yè)詞識別的準(zhǔn)確度較高；在第二、三輪識別提取過程中，專業(yè)詞的組成詞個數(shù)增加，詞語的組合形式及表達形式更為復(fù)雜多樣；同時，隨著專業(yè)詞組成詞數(shù)量的增加，專業(yè)詞應(yīng)用頻率較低，導(dǎo)致專業(yè)詞判別出現(xiàn)誤差，進一步影響專業(yè)詞識別的準(zhǔn)確率。

表2 各輪迭代專業(yè)詞識別提取結(jié)果

5 結(jié)論

本文將Attention機制融入Word2vec技術(shù)，計算了專業(yè)文本詞語相似度，實現(xiàn)了水利水電工程專業(yè)詞的智能識別提取與分析，得到以下結(jié)論：

（1）在已有Word2vec技術(shù)的基礎(chǔ)上，引入Attention機制，關(guān)注專業(yè)文本語句中的重點詞匯，構(gòu)建了Word2vec+Attention機制的改進算法，計算文本詞向量；以詞向量為基礎(chǔ)，計算詞語之間的相似度，獲得相關(guān)性較強詞語組合，依據(jù)專業(yè)文本判斷專業(yè)詞的正確性，提出了水利水電工程專業(yè)文本智能分析方法，實現(xiàn)專業(yè)詞的識別提取。

（2）以實際水利水電工程監(jiān)理周報為實例，根據(jù)所建立的專業(yè)詞識別體系，計算監(jiān)理周報詞語間相似度，提取監(jiān)理周報中的專業(yè)詞；引入與監(jiān)理管理相關(guān)的專業(yè)文本，驗證專業(yè)詞的準(zhǔn)確性，實現(xiàn)專業(yè)詞進一步提煉；經(jīng)過3次專業(yè)詞識別，獲得專業(yè)詞9034個，識別準(zhǔn)確率為87.58%，驗證了所提出方法的有效性和準(zhǔn)確性。

（3）專業(yè)詞的識別能夠提高文本分詞質(zhì)量，提升水利水電工程信息的分析效率，為水利水電工程文本智能管理奠定基礎(chǔ)。但是，在水利水電工程施工管理專業(yè)詞識別過程中，存在大量的標(biāo)準(zhǔn)文本，標(biāo)準(zhǔn)文本的深度與廣度影響著專業(yè)詞識別的準(zhǔn)確率。因此，需收集更多水利水電工程專業(yè)文本，進一步提高專業(yè)詞識別提取的準(zhǔn)確率。同時，在準(zhǔn)確率的判斷過程中，還存在人工判斷過程，可能出現(xiàn)人工誤差，在后期需要進一步修正，提高計算精度。

因此，結(jié)合專業(yè)詞識別方法，在下一步研究中，以已識別專業(yè)詞為基礎(chǔ)，利用深度學(xué)習(xí)算法，分析文本信息間的相互依存關(guān)系與語義結(jié)構(gòu)，提取水利水電工程文本中的關(guān)鍵知識與重要信息，構(gòu)建面向文本數(shù)據(jù)分析的水利水電工程文本信息的智能分類與檢索體系。實現(xiàn)文本數(shù)據(jù)的深度挖掘，增強水利水電工程文本分析管理效率，為水利水電工程信息化與智能化管理提供新的手段。