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申请/专利权人：陕西师范大学

摘要：一种基于BERT模型的两阶段民间故事检索方法，由收集民间故事、民间故事数据预处理、构建民间故事数据集、一阶段构建向量搜索引擎、筛选候选民间故事集合、训练BERT模型、二阶段确定相关度、展示检索结果步骤组成。采用本发明与现有的传统检索方法进行了对比试验，实验结果表明，本发明可以更好地了解民间故事的上下文信息，更好地将查询请求与民间故事结合起来，在提升了检索准确率的同时还加快了检索速度。本发明具有检索结果准确、检索速度快等特点，可以在海量的民间故事中准确找到用户想要了解的民间故事。

主权项：1.一种基于BERT模型的两阶段民间故事检索方法，其特征在于由下述步骤组成：1收集民间故事从民族民间文化资源管理系统中找到民间故事部分，采用爬虫方法将民间故事中的文本数据爬取下来，得到民间故事；2民间故事数据预处理删除民间故事内容中的乱码、内容为空、与内容不符、同义词随机替换的部分；3构建民间故事数据集将民间故事处理成标题-内容的民间故事对，制作成民间故事数据集Y，Y∈{t1:c1,t2:c2,…,tn:cn}，其中tn表示第n个民间故事的标题，cn表示第n个民间故事的内容，n选取10000条民间故事，按9：1的比例分为训练集、测试集；4一阶段构建向量搜索引擎采用BERT-whitening模型将民间故事数据集Y转化成词向量J，用Faiss检索方法对词向量J建立数据库向量D，D∈{d1,d2,…,dn}，将数据库向量D采用倒排快速索引方法分割为N个空间，N为有限的正整数，构建成向量搜索引擎；5筛选候选民间故事集合将用户的查询请求q通过BERT-whitening模型转化成查询向量qV，将查询向量qv与数据库向量D按下式确定余弦相似度cosθ： 其中·表示点积操作，d表示数据库向量中的一个向量，||||表示取模操作，返回前k个候选民间故事集合G，G∈{g1,g2,…,gk}，k取值为20～50；6训练BERT模型将民间故事数据集Y输入至BERT模型进行训练，按下式确定交叉熵损失函数Ly,a：Ly,a＝y×lna+1-y×ln1-a其中，y为真实值，y取值为0或1,a为预测值，a∈0,1；模型的学习率r∈[10-5,10-3]，丢弃率取值为[0.05,0.1]，训练轮数为[10,15]，每轮训练的批尺寸为8，优化器选择Adam，迭代至交叉熵损失函数Ly,a收敛；7二阶段确定相关度将训练好的BERT模型输出的词嵌入E和第l个编码层的输出Xl，l为有限的正整数，对查询请求q和候选民间故事集合按下式确定候选民间故事集合G的相关度F1：E＝Es+Ep+EtX1＝E Q＝Xl-1×WQK＝Xl-1×WKV＝Xl-1×WVF1＝sH12其中表示多头注意力计算的输出，Es表示句子词嵌入，Ep表示位置词嵌入，Et表示词嵌入，C表示将注意力矩阵连接操作，Aj表示注意力矩阵，sH12表示softmax函数，Xl-1是BERT模型的第l-1层输出，dk是输入向量的维度，j表示多头注意力的个数，WQ，WK,WV是线性映射矩阵，Q、K、V表示在训练过程中学习参数矩阵；按下式确定相关度F：F＝0.5×F1+0.5×F2 wi＝sri其中，F2表示查询请求和候选民间故事子片段的相似度和，ri表示查询请求和候选民间故事子片段的相似度，wi表示每个子片段相关度的权重，sri表示softmax函数；8展示检索结果将相关度F进行由高到低的排序，相似度最高的民间故事作为最终检索结果展示给用户。

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百度查询： 陕西师范大学 基于BERT的两阶段民间故事检索方法