摘要

自然语言处理 (NLP) 是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机与人类语言之间的交互 （引自维基百科）【1】。NLP 的目标是让计算机理解人类所说和所写的内容，并以同样的方式进行交流。NLP 在过去十年中一直是一个有趣的领域，伴随着人们对自动化信息提取、处理和生成业务价值的期望越来越高。通常，专业知识领域的上下文和非结构化数据会给NLP增加额外的难度。

命名实体识别（NER）是 NLP 的一类子任务，专注于信息提取、实体定位和文本分类。它用于将非结构化文本中的命名实体映射到预定义的类别，例如人名、组织、医疗代码、货币价值 【2】。NER 可用于构建语义搜索引擎并帮助提高文档的性能和索引。现在著名的 NER 平台包括 GATE、OpenNLP 和 SpaCy。

另一方面，主题模型是用来探索和提取文本主题的统计模型，而主题建模通常用于文本挖掘，以发现文本正文中隐藏的语义结 【3】。

在这篇博文中，我们演示了如何利用 NER 和主题建模将亚马逊云科技服务用于社交媒体数据分析。我们应用Amazon Comprehend 作为 NER 步骤来微调亚马逊云科技中的预训练语言模型。选择社交媒体数据的原因是为了简单起见，并避免行业（例如金融服务和医疗保健）特定术语带来的额外复杂性。事实上，对于热衷于通过社交聆听监控其品牌的企业来说，更好地了解社交媒体数据的背景和分类是至关重要的。

本文剩下的部分结构如下：

1. 介绍Amazon Comprehend的NER和主题模型API

2. 实验数据

3. 系统性框架和数据流程图

4. 结果和展望

1. Amazon Web Services

在自然语言处理的云服务

Amazon Web Services 提供了广泛的自然语言处理服务，帮助客户轻松利用基于机器学习的模型，构建 AI 应用程序，用于文本分析、聊天机器人、语言翻译、情感分析、语音识别等领域。Amazon Transcribe是一项自动将语音转换为文本的语言处理服务。它使用一种称为自动语音识别的深度学习过程，可用于为媒体资产添加字幕，将客户服务电话数字化为文本，以创建存档或开展进一步的分析。Amazon Web Services 还提供了一项名为Amazon Polly的服务，用于将文本转换为逼真的人类语音。Amazon Translate 是另一种基于深度学习的语言服务，可以支持71 种语言和变体之间的翻译。此外，Amazon Web Services 提供了功能强大的语言服务 Amazon Lex，它作为在Amazon Alexa上得到应用的底层技术，可基于其语音识别、自然语言理解和生成模型，轻松构建出成熟的聊天机器人。

除了上述服务外，Amazon Comprehend 是 Amazon Web Services 中另一项功能强大的自然语言处理服务，它使用机器学习技术来提取文本中的信息，并揭示有价值的见解。Amazon Comprehend 原生支持实体识别操作，可以检测文本中的日期、事件、位置、人物等实体。除了预设的通用实体类型外，Amazon Comprehend 还支持自定义实体识别，让用户能够创建自定义模型来识别新的实体类型。

Amazon Comprehend 还提供主题建模 API，用于将文档语料库组织成主题。通过主题建模，每个文档都是整个语料库中主题的组合，而每个主题是单词的统计分布。主题建模提供的见解在信息检索、文档分类和文档摘要等领域有重要用途。Amazon Comprehend内置了两种主题建模算法：Amazon SageMaker 神经主题模型 (NTM)和Amazon SageMaker 潜在狄利克雷分配 (LDA)。在 Amazon SageMaker NTM 中，主题建模由基于神经网络的变分推理框架实现，该框架可以从语料库的单词分布中学习与文档相关的主题。

2. 实验数据

本文中选用的实验数据来自第三方工作室所提供的W-NUT17的实体识别任务数据集【4】【5】。W-NUT数据在源数据的基础上，增加了人工合成的噪声文本已满足自然语言处理的需要。其中源数据包括，社交媒体，在线评估，众筹数据，网络论坛，临床诊断以及学习笔记等等。

数据集中包含了1000条带标注的tweets,一共65124个tokens. 评论文本来自Twitter, Stack Overflow, YouTube 以及Reddit. 命名实体的标注包括类别如下：

1. 人名

2. 地点 (包括地理位置和机构位置)

3. 分组(如乐队，体育团队, 以及非企业单位)

4. 创造性的工作 (歌曲, 电影, 书籍等等)

5. 企业

6. 产品(有形的产品或者定义良好的服务)

本文的开发训练样本和测试样本的划分来自2017年国际学术会议的参考文献 “Results of the W-NUT 17 Shared Task on Novel and Emerging Entity Recognition” 。具体情况如表1所示。

表 1: 命名实体数据的样本统计

3. 系统架构及流程

下图展示了解决方案的架构：

图1. 基于Amazon Comprehend 和NER的简单流程图

在此解决方案中，我们通过将 Amazon Comprehend 与 Amazon S3 用于 NLP 任务来展示其简单性。例如，我们可以将 Comprehend 函数与输入的句子字符串一起使用，如图1左上角所示。它使用内置的 Comprehend 模型来实现命名实体检测、单词标记等功能。或者，如图1左下角所示，我们可以提供 txt 或 csv 文件作为文本语料库来自定义训练模型。如图1右侧所示，返回的结果以json形式呈现以方便进一步处理。句子标记（右上）和句子 NER（右下）可以方便的进行进一步分析和建模。

使用 Amazon Comprehend 进行 NER 和主题建模相当简单，我们可以应用内置模型或自行训练模型。对于 NER 任务，我们只需提供目标句子、语言代码和区域即可使用理解检测实体Amazon NER API文档 。设置主题建模比 NER 任务稍微复杂一些，在主题建模任务中，我们需要首先使用启动主题检测作业 API ，通过指向包含请求数据的 json 文件来启动主题检测作业。或者，Amazon SDK 是另一种利用亚马逊云科技理解主题建模的方法。有关 Amazon Comprehend 主题建模服务的详细使用，请参阅Amazon 文档。

• Amazon NER API 文档：

  https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/get-started-api-entities.html

• Amazon 文档：

  https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/get-started-topics.html#topic-python

端到端的流程如下：

1. 将一组带有实验数据的文本文件上传到 Amazon S3。

2. 清晰标注所有文本文档的标签。

3. 在 Amazon Comprehend 控制台上，使用 Amazon Lambda 生成的数据集启动自定义 NER 训练作业

4. 在 Amazon Comprehend 控制台上，启动自定义主题建模作业。

4.结论

我们开发了一个可以根据 Amazon Comprehend 指南来注释训练集的脚本。该注释内容一共有5列（如下图），其中包括了标明在 Amazon S3 上训练集文件名的‘File’，标明在训练集中具体第几行的‘Line’，标明在对应行上entity字段起始位置的‘Begin Offset’，同样标明在对应行上entity字段结束位置的‘End Offset’以及说明entity类型的‘Type’列。更多有关注释格式的信息，可以参照Amazon 文档

• Amazon 文档

  https://docs.aws.amazon.com/Comprehend/latest/dg/cer-annotation.html

图2.训练集数据的注释

Amazon Comprehend要求每一个类型的entity至少输入200个不用的注释。然而所用的训练集中的‘product’和‘creative-work’类型分别只有139和137个注释，因此这两个类型的注释内容被暂时的排除在我们的数据集之外。在训练集文件和注释文件被上传到 Amazon S3 之后，Amazon Comprehend下面的custom entity recognition模组会使用这两个文件来训练模型，具体的操作页面如下图。

图3.基于Amazon Comprehend 的模型训练

训练过程大概需要25分钟左右完成。在训练过程中我们发现Amazon Comprehend会返回一个entity类型识别重叠的错误值，例如像‘Jessica Simpson’ 和‘Simpson’。因此，为了确保训练集和模型质量，我们只保留了全名。Custom entity recognition模组会自动测试并选出最合适的算法和参数，因此并不需要额外输入测试数据集。下图包含了最终模型结果的精确度，召回率和F1分数。Entity类型‘corporation’ 和 ‘group’的相对较低的指标可能是因为这两种类型的样本数据也相对较少。模型的平均F1分数在0.32左右，这个结果接近和其他用了同样训练数据集的研究【6】，表明了我们模型的可靠性。

图4.模型结果的性能参数

有了训练好的custom entity recognizer模型之后，另一组没有标签的数据集被放入到模型中来做预测，会生成一份带有named-entity recognition(NER)注释的新数据集。原始数据集和带有注释的新数据集会被分别放入Amazon Comprehend下面的topic modeling模组来生成不同的结果作比较。该模组采用了基于Latent Dirichlet Allocation(LDA)算法的模型来模拟topic modeling，这是一个在类似场景中非常常用的算法。更多详细信息可以在Amazon 关于topic modeling的文档中找到。

• topic modeling：

  https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/topic-modeling.html

下图是使用了带注释的数据集所生成的topic modeling 模型的前五个主题以及对应的关键词和权重。

然后下图是使用了原始数据集(不带有NER注释)所生成的topic modeling 模型的前五个主题以及对应的关键词和权重。因为LDA算法自身的特性，即便是相同的主题，每一次运行之后其对应的关键词可能会有略微的差异。尽管如此，对于使用不同数据集的两个模型， Amazon Comprehend的topic modeling还是稳定的预测出了0号主题(topic0),并且两个模型的该主题的关键词也都相同。使用带NER注释的模型所预测出的1号主题和使用不带有NER注释的模型所预测出的2号主题也都包含了相同的关键词。

使用了带NER注释的模型预测出的2号主题和另一个模型的1号主题看上去可能都是和感情有关的主题，因为他们的关键词都包括了‘love’。但是我们提议的带NER注释的模型能够预测出更具有信息性的词汇，例如‘hate’，‘pain’和‘gallifreyan’等，这可能表明了该主题其实是有关小说或者电视剧的。带NER注释的模型的3号主题和不包括注释的模型的4号主题拥有几乎相同的关键词，说明这两个主题可能非常接近。最后，带NER注释的模型的4号主题预测出了包括‘location’, ‘calgary’, ‘adelaide’ 和 ‘europe’等关键词，表明了该主题很有可能和旅游相关，然而另一个不带NER注释的模型没有办法预测出类似的主题。

参考链接

【1】

https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing

【2】

https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition

【3】

https://en.wikipedia.org/wiki/Topic_model

【4】

https://github.com/juand-r/entity-recognition-

datasets/tree/master/data/WNUT17

【5】

http://noisy-text.github.io/2017/pdf/WNUT18.pdf

【6】

https://www.aclweb.org/anthology/W17-4418/

本篇作者

李钧

普华永道全球信息技术优创中心总监，解决方案架构师

他专注于数字化、新兴技术（如区块链、AR/VR、人工智能等），以及基于机器学习和深度学习的高级分析技术。他的行业经验横跨金融保险、医疗制药和高科技领域。他不仅是一位业务创新型领导者，也是云技术的热切推动者，并渴望以专注服务的理念来帮助客户成功云转型。

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