CN118036577A - 一种自然语言处理中的序列标注方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及机器翻译技术领域，具体涉及一种自然语言处理中的序列标注方法，包括以下步骤：接收文本数据输入，并进行预处理，包括分词、去除停用词和归一化处理，为后续的序列标注创建基础；对预处理后的文本执行词性标注，利用深度学习模型自动识别每个词的词性；应用序列标注模型对文本中的实体进行识别和分类，同时对实体的属性进行标注；结合自注意力机制和位置编码，以处理序列标注中的单词顺序；实施深度句法分析，标注文本中每个句子的句法结构，包括主谓宾关系、从句和短语边界；引入交叉序列标注机制；生成文本的深度标注输出。本发明，不仅能够识别文本中的局部模式，如词汇和短语的关系，而且能够掌握整个文本的全局结构和语义流。

Description

一种自然语言处理中的序列标注方法

技术领域

本发明涉及机器翻译技术领域，尤其涉及一种自然语言处理中的序列标注方法。

背景技术

在机器翻译领域，准确理解和转换源语言文本至目标语言是一个极具挑战性的任务，这不仅要求对单词和短语的直接翻译，而且需要深入理解语言的句法结构和语义信息，传统的机器翻译***，如基于规则的翻译和统计机器翻译，往往侧重于局部的文本片段，而忽视了文本的全局上下文和深层语义关系，导致无法有效处理复杂的语言结构和语义表达，如长距离依赖和细微的语境变化。

随着深度学习技术的发展，虽然神经机器翻译（NMT）在处理这些问题上取得了显著进步，但仍面临着对长距离上下文依赖关系理解不足和句法及语义信息处理不充分的问题。这些问题直接影响翻译质量，特别是在处理复杂句子结构和含有丰富语义的文本时。

此外，传统的序列标注方法在机器翻译的前处理阶段中通常独立处理不同的语言特征（如词性、实体、句法结构等），导致信息孤岛问题，即不同特征之间缺乏有效的信息交换和利用，从而限制了对源文本的深入理解和准确翻译。

因此，需要一种能够有效结合自然语言处理技术中的序列标注方法，以实现对源文本深层次语义和结构的综合理解的机器翻译方法。

发明内容

基于上述目的，本发明提供了一种自然语言处理中的序列标注方法。

一种自然语言处理中的序列标注方法，包括以下步骤：

S1：接收文本数据输入，并进行预处理，包括分词、去除停用词和归一化处理，为后续的序列标注创建基础；

S2：对预处理后的文本执行词性标注，利用深度学习模型自动识别每个词的词性，为文本中的实体识别提供语法线索；

S3：应用序列标注模型对文本中的实体进行识别和分类，包括人名、地点、机构，同时对实体的属性进行标注，如时间、数量、位置；

S4：结合自注意力机制和位置编码，以处理序列标注中的单词顺序，不仅识别局部模式，也理解全局上下文，通过考虑全局上下文关系和全局文本结构来优化实体识别和属性标注，应对传统序列标注方法中忽视长距离依赖的问题；

S5：基于S4中的自注意力机制实施深度句法分析，标注文本中每个句子的句法结构，包括主谓宾关系、从句和短语边界，为语义角色标注提供结构信息；

S6：引入交叉序列标注机制，对不同标注任务生成的标签进行交叉验证和融合，以应对传统序列标注方法中各任务独立处理导致的信息孤岛问题，通过交叉验证，在不同的标注任务之间传递和共享信息；

S7：综合以上结果，生成文本的深度标注输出，该输出包含词性、实体类别和句法结构的综合信息。

进一步的，所述S2中的深度学习模型采用循环神经网络模型RNN，所述S2具体包括：

S21：将预处理后的文本输入到RNN模型中，RNN模型设计用来处理序列数据，通过其内部状态（记忆）处理输入文本中的词汇序列；

S22：对于每个词汇，RNN模型通过考虑前文的词汇来预测其词性；

S23：在RNN模型训练阶段，使用带有正确词性标注的训练数据集来训练RNN模型，通过训练数据集学习词汇的序列模式以及如何基于上下文正确标注词性；

S24：训练完成后，将预处理的文本数据馈入训练好的RNN模型中进行词性标注，输出一个词性序列，其中每个词对应一个词性标签；

S25：利用RNN模型的序列处理能力，优化模型以处理复杂的文本结构和提高词性标注的准确性，包括通过增加层级或引入双向RNN结构来同时考虑前文和后文的上下文信息。

进一步的，所述S3中的序列标注模型采用双向编码器表征模型BERT，所述S3具体包括：

S31：将预处理和词性标注后的文本输入到BERT模型中，BERT模型利用其预训练的语境化词表示来捕捉文本中每个词的深层语义和上下文关系；

S32：对于文本中的每个词，BERT模型产生一个高维向量表示，该高维向量表示捕 获词的上下文含义，对文本序列中的每个词，BERT模型输出对应的编码向量；

S33：在BERT模型的基础上，添加一个序列标注层，用于处理BERT的输出向量，并为 每个词汇分配实体标签，序列标注层即全连接层，具体来说，对于每个编码向量，通过全 连接层计算其实体标签的概率分布:,其中，是词的实体 标签的概率分布，是全连接层的权重矩阵，是偏置项，softmax函数用于将输出转换为 概率分布；

S34：训练过程中，通过最小化实体标注的损失函数，调整BERT模型以及序列标注层的参数，优化模型对实体的识别和分类能力；

S35：在实体识别和分类完成后，利用BERT模型的深层语义理解能力，对识别出的实体进行属性标注，识别实体的具体属性。

进一步的，所述S4具体包括：

S41：对序列中的每个单词，应用位置编码来生成一个位置相关的向量表示，确保能够识别单词在文本序列中的位置，位置编码是基于正弦和余弦函数的固定编码；

S42：将位置编码与单词的词向量相加，得到一个同时包含词汇内容和位置信息的综合表示；

S43：在自注意力机制中，计算序列中每个单词对其他所有单词的注意力分数，以 捕获不同单词间的依赖关系，对于序列中的每个单词，其注意力分数对于单词计算 为：，其中，是通过比较单词和的编码向量的点积得到的，表示它们 之间的相似度；

S44：使用注意力分数加权序列中每个单词的表示，以得到每个单词在上下文中的加权表示；

S45：利用加权表示来识别文本中的局部模式以及全局上下文，从而在序列标注过程中同时考虑局部和全局信息。

进一步的，所述S5具体包括：

S51：基于S43中注意力分数构建一个全局的句法依赖图，图中每个节点代表一 个词，连接每个节点的边表示词与词之间的句法依赖关系，边的权重由注意力分数确定；

S52：基于句法依赖图，采用图神经网络处理算法来识别主谓宾关系、从句和短语边界，将全局依赖图转化为系列句法结构标签，每个标签对应于句子中的一个成分或关系，对每个句子成分和关系进行标注，获得包含主谓宾关系、从句和短语边界的详细句法结构。

进一步的，所述S6中的引入交叉序列标注机制具体包括：

S61：在完成词性标注、实体识别和句法分析后，收集各个标注任务生成的标签数据，标签数据包括从不同角度分析得到的文本信息；

S62：设计一个多任务学习框架，其中共享部分网络结构以学习各个标注任务中的通用特征，同时为每个任务保留对应任务网络层以捕捉任务特有的特征；

S63：在多任务学习过程中，通过共享层传递信息，允许不同标注任务之间的信息流动和交互；

S64：利用交叉验证技术，在不同的标注任务之间进行信息的交叉验证，通过对比不同任务的标注结果，识别和纠正标注错误或矛盾，提高标注的整体准确性和一致性；

S65：在训练过程中，采用联合优化策略，同时优化所有标注任务的损失函数，考虑不同任务之间的相互影响和约束。

进一步的，所述多任务学习框架设定有个不同的序列标注任务，每个任务对 应一个具体标注目标，对于共享的网络结构，输入文本被转换为共享的特征表示：，其中是共享层的转换函数；

所述共享层的转换函数定义如下：

输入嵌入：对于给定的输入文本序列，首先将每个词转换 为高维空间的嵌入向量；

位置编码：为保留序列中词汇的顺序信息，对每个嵌入向量添加位置编码，生 成位置感知的嵌入；

Transformer层：将位置感知的嵌入输入到Transformer层，通过自注意力和前 馈网络计算共享的上下文敏感特征表示：

。

进一步的，所述对应任务网络层对于每个标注任务，均设有一个网络层来处 理共享特征并输出任务特定的标注结果：，其中是第个任务特定的转 换函数；

所述转换函数定义如下：

任务特定的前馈网络：对于从共享层获得的上下文敏感特征，使用一个或多个 前馈网络层处理特征，以捕获任务特定的模式和关系：，其中，表 示第个任务特定的前馈网络；

输出处理：根据任务的性质，通过softmax层转换为概率分布，用于分类任务。

进一步的，所述联合优化策略包括将所有标注任务的损失函数联合起来优化， 总损失是各个任务损失的加权和：，其中，是第个任务的权 重，是真实标注，是计算预测标注和真实标注之间差异的损失函数。

进一步的，所述S7具体包括：

整合交叉验证结果：利用交叉序列标注机制中的结果，其中，各个标注任务的输出已通过交叉验证和融合过程进行优化，为每个词或短语提供一致的标注信息；

构建综合标注框架：对于文本中的每个词或短语，将各任务优化后的标注结果聚合成一个综合标注集，综合标注集包含词性、实体类别以及句法关系的信息；

生成深度标注输出：综合聚合后的信息，为整个文本生成一个深度标注输出。

本发明的有益效果：

本发明，通过自注意力机制，能够捕捉序列中远距离的依赖关系，解决了传统序列标注方法中可能忽视的长距离依赖问题，这种全局视角使得实体识别和属性标注更加准确，能够理解跨越长文本段落的上下文关系，在深度句法分析中应用自注意力机制，使得能够有效地标注出文本中的主谓宾关系、从句和短语边界，细致的句法理解为语义角色标注提供了坚实的结构信息基础，从而使得语义分析更加精确和深入，结合自注意力机制和深度句法分析的应用，使得本发明不仅能够识别文本中的局部模式，如词汇和短语的关系，而且能够掌握整个文本的全局结构和语义流，这种全面的理解为高级的自然语言处理任务，提供了更为丰富和准确的语言信息，从而提高了这些应用的性能和可靠性。

本发明，通过交叉序列标注机制，不同的标注任务如词性标注、实体识别、句法分析和语义角色标注能够相互验证和优化，这种机制有效地解决了传统序列标注方法中各任务独立处理可能导致的信息孤岛问题，显著提高了标注的准确性和一致性，综合多任务学习框架和交叉验证的应用确保了从不同角度获得的文本信息能够相互补充和校正，减少了误差并增强了结果的可靠性。

本发明，通过综合各个层次的标注信息生成深度标注输出，使得对文本的理解不再局限于表层的词汇或句法结构，而是延伸到了更深层次的语义和关系，这种深层次的理解为后续的高级自然语言处理任务，提供了丰富而精确的信息基础，从而提高这些***的性能和准确度。

本发明，通过共享层和任务特定层的结构优化了多任务学习过程，允许不同的序列标注任务共享底层的语言特征，同时保持任务之间的独立性和特异性，这不仅提升了学习效率，减少了重复的计算和资源消耗，而且通过细粒度的信息融合和互相增强，显著提高了多任务学习的整体效果，这种策略使得模型能够更好地泛化到新的未见数据上。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的序列标注方法流程示意图；

图2为本发明实施例的交叉序列标注机制示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如图1-图2所示，一种自然语言处理中的序列标注方法，包括以下步骤：

S1：接收文本数据输入，并进行预处理，包括分词、去除停用词和归一化处理，为后续的序列标注创建基础；

S11：将接收到的文本数据进行分词处理，采用语言特定的分词算法将连续文本切分成独立的词汇单元，以便于后续的词性标注和实体识别任务。

S12：在分词后的文本中去除停用词，使用预定义的停用词列表（如介词、代词、助动词等），从文本中去除这些对于后续序列标注任务影响不大的词汇，从而减少噪音并提高处理效率。

S13：对剩余的词汇进行归一化处理，包括统一词汇的大小写、转换词形变化（如将动词的不同时态统一为基本形式）、消除同义词差异等，以减少文本的多样性和复杂性，确保序列标注过程的一致性和准确性。

S2：对预处理后的文本执行词性标注，利用深度学习模型自动识别每个词的词性，为文本中的实体识别提供语法线索；

S3：应用序列标注模型对文本中的实体进行识别和分类，包括人名、地点、机构，同时对实体的属性进行标注，如时间、数量、位置；

S4：结合自注意力机制和位置编码，以处理序列标注中的单词顺序，不仅识别局部模式，也理解全局上下文，通过考虑全局上下文关系和全局文本结构来优化实体识别和属性标注，应对传统序列标注方法中忽视长距离依赖的问题；

S5：基于S4中的自注意力机制实施深度句法分析，标注文本中每个句子的句法结构，包括主谓宾关系、从句和短语边界，为语义角色标注提供结构信息；

S6：引入交叉序列标注机制，对不同标注任务生成的标签进行交叉验证和融合，以应对传统序列标注方法中各任务独立处理导致的信息孤岛问题，通过交叉验证，在不同的标注任务之间传递和共享信息，例如利用句法分析的结果来辅助词性标注和语义角色标注，从而提高整体的标注精度和一致性；

S7：综合以上结果，生成文本的深度标注输出，该输出包含词性、实体类别和句法结构的综合信息。

S2中的深度学习模型采用循环神经网络模型RNN，S2具体包括：

S21：将预处理后的文本输入到RNN模型中，RNN模型设计用来处理序列数据，通过其内部状态（记忆）处理输入文本中的词汇序列；

S22：对于每个词汇，RNN模型通过考虑前文的词汇来预测其词性，这种序列依赖的特性使RNN特别适合于词性标注任务，因为词性通常依赖于相邻词汇的上下文；

S23：在RNN模型训练阶段，使用带有正确词性标注的训练数据集来训练RNN模型，通过训练数据集学习词汇的序列模式以及如何基于上下文正确标注词性；

S24：训练完成后，将预处理的文本数据馈入训练好的RNN模型中进行词性标注，输出一个词性序列，其中每个词对应一个词性标签；

S25：利用RNN模型的序列处理能力，优化模型以处理复杂的文本结构和提高词性标注的准确性，包括通过增加层级或引入双向RNN结构来同时考虑前文和后文的上下文信息。

在使用循环神经网络（RNN）进行词性标注的过程中，核心的计算涉及到RNN的状态更新和输出生成，以下计算描述，用于说明RNN如何处理序列数据进行词性标注：

状态更新： 对于序列中的每个元素（在这里是文本中的每个词），RNN会根据当前 输入和前一个状态计算当前状态，状态更新公式表示为： ，其中，是当前时刻的隐藏状态。是当前时刻的输入，对应于词向量。是前一时刻 的隐藏状态。和分别是输入到隐藏层和隐藏层到隐藏层的权重矩阵。是偏置项。是 非线性激活函数，如tanh或ReLU。

输出生成：每个时间步的隐藏状态被用来计算输出，即当前词的词性标签，输出 计算公式表示为：，其中，是时刻的输出，表示词性标签的概率分 布。是隐藏层到输出层的权重矩阵。是当前时刻的隐藏状态。是输出层的偏置项。通 常是softmax函数，用于将输出转换为概率分布，从而对每个可能的词性标签赋予一个概 率。

在RNN进行词性标注的过程中，模型会遍历文本中的每个词，利用上述计算过程逐 步更新状态，并生成每个词的词性概率分布。训练过程中，这些概率与实际词性进行比较， 通过反向传播算法调整模型参数、、、、，以最小化预测词性和实际词性之间的差 异，从而提高模型的词性标注能力。

S3中的序列标注模型采用双向编码器表征模型BERT，应用BERT模型，对预处理和词性标注后的文本进行实体识别和分类，这些模型能够从文本中学习和捕获词汇的上下文关系，从而准确地识别不同类型的实体，如人名、地点、组织，在实体识别过程中，模型会为文本中的每个词或词组分配一个实体标签，例如，将人名标注为“人名”，将地理位置标注为“地点”，以此类推。这个过程利用了模型的能力来理解和分类文本中的不同实体，对于已识别的实体，进行属性标注，如日期、时间、数量属性。这需要模型不仅识别出实体，还要理解实体的特定属性或特征，并为它们分配相应的属性标签，训练序列标注模型时，使用带有详细实体和属性标注的大规模语料库，以确保模型能够准确地学习不同实体及其属性的表示，S3具体包括：

S31：将预处理和词性标注后的文本输入到BERT模型中，BERT模型利用其预训练的语境化词表示来捕捉文本中每个词的深层语义和上下文关系；

S32：对于文本中的每个词，BERT模型产生一个高维向量表示，该高维向量表示捕 获词的上下文含义，对文本序列中的每个词，BERT模型输出对应的编码向量；

S33：在BERT模型的基础上，添加一个序列标注层，用于处理BERT的输出向量，并为 每个词汇分配实体标签，序列标注层即全连接层，具体来说，对于每个编码向量，通过全 连接层计算其实体标签的概率分布:,其中，是词的实体 标签的概率分布，是全连接层的权重矩阵，是偏置项，softmax函数用于将输出转换为 概率分布；

S34：训练过程中，通过最小化实体标注的损失函数（交叉熵损失），调整BERT模型以及序列标注层的参数，优化模型对实体的识别和分类能力；

S35：在实体识别和分类完成后，利用BERT模型的深层语义理解能力，对识别出的实体进行属性标注，识别实体的具体属性。

S4具体包括：

S41：对序列中的每个单词，应用位置编码来生成一个位置相关的向量表示，确保能够识别单词在文本序列中的位置，位置编码是基于正弦和余弦函数的固定编码；

S42：将位置编码与单词的词向量相加，得到一个同时包含词汇内容和位置信息的综合表示；

S43：在自注意力机制中，计算序列中每个单词对其他所有单词的注意力分数，以 捕获不同单词间的依赖关系，对于序列中的每个单词，其注意力分数对于单词计算 为：，其中，是通过比较单词和的编码向量的点积得到的，表示它们 之间的相似度；

S44：使用注意力分数加权序列中每个单词的表示，以得到每个单词在上下文中的加权表示，使得在处理每个单词时都能考虑到整个序列的上下文信息；

S45：利用加权表示来识别文本中的局部模式（如短语或特定词组的用法）以及全局上下文（如整个句子或段落中的语义流），从而在序列标注过程中同时考虑局部和全局信息。

S5具体包括：

S51：基于S43中注意力分数构建一个全局的句法依赖图，图中每个节点代表一 个词，连接每个节点的边表示词与词之间的句法依赖关系，边的权重由注意力分数确定；

S52：基于句法依赖图，采用图神经网络处理算法来识别主谓宾关系、从句和短语边界，将全局依赖图转化为系列句法结构标签，每个标签对应于句子中的一个成分或关系，对每个句子成分和关系进行标注，获得包含主谓宾关系、从句和短语边界的详细句法结构。

S6中的引入交叉序列标注机制具体包括：

S61：在完成词性标注、实体识别和句法分析后，收集各个标注任务生成的标签数据，标签数据包括从不同角度分析得到的文本信息；

S62：设计一个多任务学习框架，其中共享部分网络结构以学习各个标注任务中的通用特征，同时为每个任务保留对应任务网络层以捕捉任务特有的特征；

S63：在多任务学习过程中，通过共享层传递信息，允许不同标注任务之间的信息流动和交互，使得从一个任务学到的知识可以被其他任务利用；

S64：利用交叉验证技术，在不同的标注任务之间进行信息的交叉验证，通过对比不同任务的标注结果，识别和纠正标注错误或矛盾，提高标注的整体准确性和一致性，通过共享层和对应任务网络层的设计，不同的序列标注任务能够在共享层中交换和验证信息，这种结构促进了不同任务间的知识传递和整合，帮助更全面地理解和处理文本数据；

S65：在训练过程中，采用联合优化策略，同时优化所有标注任务的损失函数，考虑不同任务之间的相互影响和约束。

多任务学习框架设定有个不同的序列标注任务，每个任务对应一个具体标注 目标，对于共享的网络结构，输入文本被转换为共享的特征表示：，其 中是共享层的转换函数；

共享层的转换函数定义如下：

输入嵌入：对于给定的输入文本序列，首先将每个词转换 为高维空间的嵌入向量，通过预训练的词嵌入模型如Word2Vec、GloVe或BERT的嵌入层实 现；

位置编码：为保留序列中词汇的顺序信息，对每个嵌入向量添加位置编码，生 成位置感知的嵌入；

Transformer层：将位置感知的嵌入输入到Transformer层，通过自注意力和前 馈网络计算共享的上下文敏感特征表示：

。

对应任务网络层对于每个标注任务，均设有一个网络层来处理共享特征 并输出任务特定的标注结果：，其中是第个任务特定的转换函数；

转换函数定义如下：

任务特定的前馈网络：对于从共享层获得的上下文敏感特征，使用一个或多个 前馈网络层处理特征，以捕获任务特定的模式和关系：，其中，表 示第个任务特定的前馈网络；

输出处理：根据任务的性质，通过softmax层转换为概率分布，用于分类任务；

通过这种方式，共享层的转换函数提供了一个通用的上下文敏感特征表 示，而每个任务特定层的转换函数则根据这些特征进行特定的标注任务，允许不同任务 之间通过共享层进行信息交流和融合，从而增强整个***的标注性能和一致性。

联合优化策略包括将所有标注任务的损失函数联合起来优化，总损失是各个 任务损失的加权和：，其中，是第个任务的权重，是真实标 注，是计算预测标注和真实标注之间差异的损失函数。

S7具体包括：

整合交叉验证结果：利用交叉序列标注机制中的结果，其中，各个标注任务（如词性、实体类别、句法结构）的输出已通过交叉验证和融合过程进行优化，为每个词或短语提供一致的标注信息；

构建综合标注框架：对于文本中的每个词或短语，将各任务优化后的标注结果聚合成一个综合标注集，综合标注集包含词性、实体类别以及句法关系的信息，这种聚合考虑了交叉序列标注过程中的互相验证和信息融合，确保了各个维度的标注结果之间的一致性和互补性；

生成深度标注输出：综合聚合后的信息，为整个文本生成一个深度标注输出，输出详细地描述了文本的语言属性和结构，包括每个词或短语的词性、实体类别、句法角色和语义角色等，通过这种方式，深度标注输出反映了基于交叉序列标注机制优化后的全面语言特性，提供了一个高质量、多层次的文本分析基础。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种自然语言处理中的序列标注方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：接收文本数据输入，并进行预处理，包括分词、去除停用词和归一化处理，为后续的序列标注创建基础；

S2：对预处理后的文本执行词性标注，利用深度学习模型自动识别每个词的词性；

S3：应用序列标注模型对文本中的实体进行识别和分类，同时对实体的属性进行标注；

S4：结合自注意力机制和位置编码，以处理序列标注中的单词顺序，不仅识别局部模式，也理解全局上下文，通过考虑全局上下文关系和全局文本结构来优化实体识别和属性标注，应对传统序列标注方法中忽视长距离依赖的问题；

S5：基于S4中的自注意力机制实施深度句法分析，标注文本中每个句子的句法结构，包括主谓宾关系、从句和短语边界，为语义角色标注提供结构信息；

S6：引入交叉序列标注机制，对不同标注任务生成的标签进行交叉验证和融合，以应对传统序列标注方法中各任务独立处理导致的信息孤岛问题，通过交叉验证，在不同的标注任务之间传递和共享信息；

S7：综合以上结果，生成文本的深度标注输出，该输出包含词性、实体类别和句法结构的综合信息。

2.根据权利要求1所述的一种自然语言处理中的序列标注方法，其特征在于，所述S2中的深度学习模型采用循环神经网络模型RNN，所述S2具体包括：

S21：将预处理后的文本输入到RNN模型中，RNN模型设计用来处理序列数据，通过其内部状态处理输入文本中的词汇序列；

S22：对于每个词汇，RNN模型通过考虑前文的词汇来预测其词性；

S23：在RNN模型训练阶段，使用带有正确词性标注的训练数据集来训练RNN模型，通过训练数据集学习词汇的序列模式以及如何基于上下文正确标注词性；

S24：训练完成后，将预处理的文本数据馈入训练好的RNN模型中进行词性标注，输出一个词性序列，其中每个词对应一个词性标签；

S25：利用RNN模型的序列处理能力，优化模型以处理复杂的文本结构和提高词性标注的准确性，包括通过增加层级或引入双向RNN结构来同时考虑前文和后文的上下文信息。

3.根据权利要求2所述的一种自然语言处理中的序列标注方法，其特征在于，所述S3中的序列标注模型采用双向编码器表征模型BERT，所述S3具体包括：

S31：将预处理和词性标注后的文本输入到BERT模型中，BERT模型利用其预训练的语境化词表示来捕捉文本中每个词的深层语义和上下文关系；

S32：对于文本中的每个词，BERT模型产生一个高维向量表示，该高维向量表示捕获词的上下文含义，对文本序列中的每个词，BERT模型输出对应的编码向量/>；

S33：在BERT模型的基础上，添加一个序列标注层，用于处理BERT的输出向量，并为每个词汇分配实体标签，序列标注层即全连接层，具体来说，对于每个编码向量，通过全连接层计算其实体标签的概率分布:/>,其中，/>是词/>的实体标签的概率分布，/>是全连接层的权重矩阵，/>是偏置项，softmax函数用于将输出转换为概率分布；

S34：训练过程中，通过最小化实体标注的损失函数，调整BERT模型以及序列标注层的参数，优化模型对实体的识别和分类能力；

S35：在实体识别和分类完成后，利用BERT模型的深层语义理解能力，对识别出的实体进行属性标注，识别实体的具体属性。

4.根据权利要求1所述的一种自然语言处理中的序列标注方法，其特征在于，所述S4具体包括：

S41：对序列中的每个单词，应用位置编码来生成一个位置相关的向量表示，确保能够识别单词在文本序列中的位置，位置编码是基于正弦和余弦函数的固定编码；

S42：将位置编码与单词的词向量相加，得到一个同时包含词汇内容和位置信息的综合表示；

S43：在自注意力机制中，计算序列中每个单词对其他所有单词的注意力分数，以捕获不同单词间的依赖关系，对于序列中的每个单词，其注意力分数/>对于单词/>计算为：，其中，/>是通过比较单词/>和/>的编码向量的点积得到的，表示它们之间的相似度；

S44：使用注意力分数加权序列中每个单词的表示，以得到每个单词在上下文中的加权表示；

S45：利用加权表示来识别文本中的局部模式以及全局上下文，从而在序列标注过程中同时考虑局部和全局信息。

5.根据权利要求4所述的一种自然语言处理中的序列标注方法，其特征在于，所述S5具体包括：

S51：基于S43中注意力分数构建一个全局的句法依赖图，图中每个节点代表一个词，连接每个节点的边表示词与词之间的句法依赖关系，边的权重由注意力分数确定；

S52：基于句法依赖图，采用图神经网络处理算法来识别主谓宾关系、从句和短语边界，将全局依赖图转化为系列句法结构标签，每个标签对应于句子中的一个成分或关系，对每个句子成分和关系进行标注，获得包含主谓宾关系、从句和短语边界的详细句法结构。

6.根据权利要求1所述的一种自然语言处理中的序列标注方法，其特征在于，所述S6中的引入交叉序列标注机制具体包括：

S61：在完成词性标注、实体识别和句法分析后，收集各个标注任务生成的标签数据，标签数据包括从不同角度分析得到的文本信息；

S62：设计一个多任务学习框架，其中共享部分网络结构以学习各个标注任务中的通用特征，同时为每个任务保留对应任务网络层以捕捉任务特有的特征；

S63：在多任务学习过程中，通过共享层传递信息，允许不同标注任务之间的信息流动和交互；

S64：利用交叉验证技术，在不同的标注任务之间进行信息的交叉验证，通过对比不同任务的标注结果，识别和纠正标注错误或矛盾，提高标注的整体准确性和一致性；

S65：在训练过程中，采用联合优化策略，同时优化所有标注任务的损失函数，考虑不同任务之间的相互影响和约束。

7.根据权利要求6所述的一种自然语言处理中的序列标注方法，其特征在于，所述多任务学习框架设定有个不同的序列标注任务，每个任务/>对应一个具体标注目标，对于共享的网络结构，输入文本/>被转换为共享的特征表示/>：/>，其中/>是共享层的转换函数；

所述共享层的转换函数定义如下：

输入嵌入：对于给定的输入文本序列，首先将每个词/>转换为高维空间的嵌入向量/>；

位置编码：为保留序列中词汇的顺序信息，对每个嵌入向量添加位置编码/>，生成位置感知的嵌入/>；

Transformer层：将位置感知的嵌入输入到Transformer层，通过自注意力和前馈网络计算共享的上下文敏感特征表示/>：

。

8.根据权利要求7所述的一种自然语言处理中的序列标注方法，其特征在于，所述对应任务网络层对于每个标注任务，均设有一个网络层/>来处理共享特征/>并输出任务特定的标注结果/>：/>，其中/>是第/>个任务特定的转换函数；

所述转换函数定义如下：

任务特定的前馈网络：对于从共享层获得的上下文敏感特征，使用一个或多个前馈网络层处理特征/>，以捕获任务特定的模式和关系：/>，其中，/>表示第/>个任务特定的前馈网络；

输出处理：根据任务的性质，通过softmax层转换为概率分布，用于分类任务。

9.根据权利要求8所述的一种自然语言处理中的序列标注方法，其特征在于，所述联合优化策略包括将所有标注任务的损失函数联合起来优化，总损失/>是各个任务损失的加权和：/>，其中，/>是第/>个任务的权重，/>是真实标注，/>是计算预测标注/>和真实标注/>之间差异的损失函数。

10.根据权利要求9所述的一种自然语言处理中的序列标注方法，其特征在于，所述S7具体包括：

整合交叉验证结果：利用交叉序列标注机制中的结果，其中，各个标注任务的输出已通过交叉验证和融合过程进行优化，为每个词或短语提供一致的标注信息；

构建综合标注框架：对于文本中的每个词或短语，将各任务优化后的标注结果聚合成一个综合标注集，综合标注集包含词性、实体类别以及句法关系的信息；

生成深度标注输出：综合聚合后的信息，为整个文本生成一个深度标注输出。