基于RoBERTa-BiLSTM-CRF模型的铁路货运一口价议价策略命名实体识别

杜文然; 靳征; 代明睿; 薛蕊; 吴爽

doi:10.3969/j.issn.1005-8451.2023.05.03

基于RoBERTa-BiLSTM-CRF模型的铁路货运一口价议价策略命名实体识别

1.
中国铁道科学研究院集团有限公司　电子计算技术研究所，北京　100081
2.
中国国家铁路集团有限公司　审计局，北京　100844

基金项目: 中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划重点课题（N2021S006)

详细信息

作者简介:
杜文然，研究实习员

靳　征，审计师

中图分类号: U294 : F532.5 : TP39
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2022-11-03
- 网络出版日期: 2023-05-28
- 刊出日期: 2023-05-24

Named entity recognition of railway freight competitive pricing strategy based on RoBERTa-BiLSTM-CRF model

1.
Institute of Computing Technologies, China Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing　100081, China
2.
Audit & Appraisal Bureau, CHINA RAILWAY, Beijing　100844, China

摘要

摘要: 为提升铁路货运审计工作的效率，针对铁路货运一口价议价策略（简称：一口价策略）的文本数据，设计了基于数据增强的RoBERTa（Robustly optimized Bidirectional Encoder Representation from Transformers）-BiLSTM（Bidrectional Long Short Term Memory）-CRF（Conditional Random Field）模型，介绍了数据标注策略，详细阐述了模型的总体架构和样本数据增强方法。对所设计的模型进行了应用验证，验证结果表明， RoBERTa-BiLSTM-CRF模型对一口价策略中命名实体识别的各项性能评价指标较其他2种传统模型均有显著提高，能够更准确地识别一口价策略中的命名实体信息，辅助铁路货运审计人员的审计工作。
- 铁路货运 /
- 货运审计 /
- RoBERTa-BiLSTM-CRF模型 /
- 数据增强 /
- 实体识别
Abstract: In order to improve the efficiency of railway freight audit work, this paper focused on the text data of railway freight competitive pricing strategy and designed a RoBERTa (Robustly optimized Bidirectional Encoder Representation from Transformers) -BiLSTM (Bidrectional Long Short Term Memory) -CRF (Conditional Random Field) model based on data augmentation, introduced the data annotation strategy and elaborated on the overall architecture of the model and the sample data enhancement method, conducted application validation on the designed model. The validation results show that the performance evaluation indicators of named entity recognition in railway freight competitive pricing strategy of the RoBERTa-BiLSTM-CRF model are significantly improved compared to the other two traditional models, which can more accurately identify named entity information in the railway freight competitive pricing strategy and assist railway freight auditors in their audit work.
- railway freight /
- freight audit /
- RoBERTa-BiLSTM-CRF model /
- data augmentation /
- named entity recognition

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图 1 RoBERTa-BiLSTM-CRF模型架构

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图 2 RoBERTa层架构

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图 3 BiLSTM层络架构

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图 4 训练过程损失函数曲线

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表 1 一口价策略命名实体信息列表

序号	实体名称	标注标识	序号	实体名称	标注标识
1	项目号	N（Number）	7	新增发站站名	NS（New-Start）
2	托运人	P（People）	8	取消发站站名	CS（Cancel-Start）
3	价差系数	C（Coefficient）	9	到站站名	A（Arrive）
4	考核有效期	T（Time）	10	新增到站站名	NA（New-Arrive）
5	考核运量	F（Freight）	11	取消到站站名	CA（Cancel-Arrive）
6	发站站名	S（Start）

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表 2 模型评价指标对比

模型名称	P	R	F
BiLSTM-CRF	89.38%	90.10%	89.74%
BERT-BiLSTM-CRF	91.15%	90.29%	90.72%
RoBERTa-BiLSTM-CRF	94.69%	92.52%	93.59%

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表 3 基于不同训练样本的模型的评价指标对比

训练样本	P	R	F
未增强	87.61%	88.89%	88.25%
已增强	94.69%	92.52%	93.59%

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参考文献(14)

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施引文献(5)

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