基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別：方法、應(yīng)用與創(chuàng)新一、引言1.1研究背景自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解、處理和生成人類語言，其在信息檢索、機(jī)器翻譯、智能問答、文本分類等諸多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。在自然語言處理的眾多關(guān)鍵任務(wù)中，語篇重要實(shí)體識別扮演著舉足輕重的角色，它是深入理解文本語義、挖掘文本關(guān)鍵信息以及構(gòu)建知識圖譜的基礎(chǔ)。例如在新聞報(bào)道中，快速準(zhǔn)確地識別出事件中的關(guān)鍵人物、地點(diǎn)、組織等重要實(shí)體，能夠幫助讀者迅速把握新聞要點(diǎn)，也能為后續(xù)的新聞分類、事件追蹤等應(yīng)用提供有力支持；在智能客服系統(tǒng)里，精準(zhǔn)識別用戶問題中的重要實(shí)體，有助于客服系統(tǒng)理解用戶需求，從而提供更準(zhǔn)確有效的回答。傳統(tǒng)的語篇重要實(shí)體識別方法主要基于規(guī)則或統(tǒng)計(jì)模型，規(guī)則方法依賴人工編寫大量復(fù)雜的規(guī)則，需要耗費(fèi)大量人力和時間，且規(guī)則的維護(hù)和更新困難，泛化能力較差，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的自然語言環(huán)境；統(tǒng)計(jì)模型雖然在一定程度上提高了識別的效率和準(zhǔn)確性，但對大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴程度較高，并且在處理長文本、語義復(fù)雜的文本時，往往存在局限性，無法充分捕捉文本中實(shí)體之間的復(fù)雜關(guān)系和語義信息。隨著網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析在諸多領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的分析能力。將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析引入語篇重要實(shí)體識別，為解決傳統(tǒng)方法的困境帶來了新的思路和方法。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析通過模擬網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)或邊的移除對網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)和功能的影響，來挖掘網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)或結(jié)構(gòu)。在語篇中，將文本中的詞匯、句子等視為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，它們之間的語義關(guān)系、語法關(guān)系等視為邊，構(gòu)建語篇網(wǎng)絡(luò)。通過對語篇網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)構(gòu)破壞性分析，可以識別出那些對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性和信息傳遞至關(guān)重要的節(jié)點(diǎn)，即語篇中的重要實(shí)體。這種方法能夠從整體結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，綜合考慮語篇中各個元素之間的關(guān)系，更全面地捕捉語篇的語義信息，有望提高語篇重要實(shí)體識別的準(zhǔn)確性和魯棒性，為自然語言處理任務(wù)提供更可靠的基礎(chǔ)支持。1.2研究目的與意義本研究旨在利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析方法，構(gòu)建一種創(chuàng)新的語篇重要實(shí)體識別模型，克服傳統(tǒng)方法在規(guī)則制定和數(shù)據(jù)依賴方面的不足，有效提升自然語言處理中語篇重要實(shí)體識別的準(zhǔn)確性和效率。通過深入剖析語篇的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，挖掘?qū)嶓w之間的復(fù)雜關(guān)系，從而更全面、精準(zhǔn)地定位語篇中的關(guān)鍵信息。在理論層面，本研究有望拓展網(wǎng)絡(luò)科學(xué)在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用邊界，為語篇分析提供全新的視角和方法，推動自然語言處理理論的進(jìn)一步發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析在自然語言處理中的應(yīng)用尚處于探索階段，將其引入語篇重要實(shí)體識別，有助于深化對語篇語義結(jié)構(gòu)和信息傳遞機(jī)制的理解，豐富自然語言處理的理論體系。從實(shí)踐角度來看，準(zhǔn)確的語篇重要實(shí)體識別對多個領(lǐng)域具有重要的支撐作用。在信息檢索領(lǐng)域，能夠幫助用戶更快速、精準(zhǔn)地獲取所需信息，提高檢索效率和質(zhì)量。例如，在學(xué)術(shù)文獻(xiàn)檢索中，通過準(zhǔn)確識別文獻(xiàn)中的關(guān)鍵實(shí)體，如作者、研究機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞等，可以更準(zhǔn)確地匹配用戶的檢索需求，提供更相關(guān)的文獻(xiàn)結(jié)果。在智能客服領(lǐng)域，能使客服系統(tǒng)更準(zhǔn)確地理解用戶問題，提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，提升用戶滿意度。當(dāng)用戶咨詢問題時，智能客服系統(tǒng)可以通過識別問題中的重要實(shí)體，快速定位相關(guān)的知識庫內(nèi)容，給出準(zhǔn)確、有效的回答。在知識圖譜構(gòu)建領(lǐng)域，為知識圖譜的構(gòu)建提供高質(zhì)量的實(shí)體識別結(jié)果，有助于構(gòu)建更完善、準(zhǔn)確的知識圖譜，推動知識圖譜在各個領(lǐng)域的應(yīng)用。知識圖譜是一種語義網(wǎng)絡(luò)，通過將實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表示，能夠?yàn)橹悄軕?yīng)用提供強(qiáng)大的知識支持。準(zhǔn)確的實(shí)體識別是構(gòu)建高質(zhì)量知識圖譜的基礎(chǔ)，能夠提高知識圖譜的準(zhǔn)確性和完整性，為知識推理、智能問答等應(yīng)用提供更可靠的支持。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，以實(shí)現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別這一目標(biāo)。在自然語言處理技術(shù)的基礎(chǔ)上，深入挖掘語篇中詞匯、句子間的語義與語法關(guān)系，為構(gòu)建語篇網(wǎng)絡(luò)奠定基礎(chǔ)。通過構(gòu)建語篇網(wǎng)絡(luò)，將語篇中的元素（如詞匯、句子等）視為節(jié)點(diǎn)，它們之間的關(guān)系視為邊，直觀地展現(xiàn)語篇的結(jié)構(gòu)。運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析方法，模擬節(jié)點(diǎn)或邊的移除對語篇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的影響，從而識別出對網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和信息傳遞至關(guān)重要的節(jié)點(diǎn)，即重要實(shí)體。在實(shí)驗(yàn)階段，采用多種評估指標(biāo)對模型的性能進(jìn)行量化評估，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對比，以驗(yàn)證模型的有效性和優(yōu)越性。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在研究視角的創(chuàng)新，將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析這一源自網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的方法引入語篇重要實(shí)體識別領(lǐng)域，突破了傳統(tǒng)自然語言處理方法僅從文本本身或簡單統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行分析的局限，從整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，綜合考慮語篇中各元素間的復(fù)雜關(guān)系，為語篇分析提供了全新的視角。方法融合的創(chuàng)新，創(chuàng)新性地將自然語言處理技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)分析方法相結(jié)合，充分發(fā)揮自然語言處理技術(shù)在文本理解方面的優(yōu)勢以及網(wǎng)絡(luò)分析方法在處理復(fù)雜關(guān)系和結(jié)構(gòu)方面的能力，實(shí)現(xiàn)了兩種方法的優(yōu)勢互補(bǔ)，有望提升語篇重要實(shí)體識別的準(zhǔn)確性和效率。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1語篇重要實(shí)體識別概述2.1.1基本概念與任務(wù)定義語篇重要實(shí)體識別作為自然語言處理中的關(guān)鍵任務(wù)，旨在從文本中精準(zhǔn)識別出具有重要語義信息和實(shí)際意義的實(shí)體，并將其分類到預(yù)定義的類別中。這些實(shí)體類別豐富多樣，涵蓋人名，如“李白”“牛頓”等，他們作為個體在歷史、文化、科學(xué)等領(lǐng)域具有獨(dú)特的身份和貢獻(xiàn)；地名，像“北京”“巴黎”，代表著特定的地理位置，蘊(yùn)含著地域相關(guān)的信息；組織機(jī)構(gòu)名，例如“聯(lián)合國”“蘋果公司”，體現(xiàn)了具有組織架構(gòu)和特定功能的團(tuán)體；還有時間，如“2024年10月1日”，以及日期、貨幣金額等，這些實(shí)體在文本中承載著關(guān)鍵信息，對于理解文本的核心內(nèi)容和語義至關(guān)重要。例如在“華為公司在2023年發(fā)布了新一代的智能手機(jī)，其研發(fā)中心位于深圳”這句話中，“華為公司”為組織機(jī)構(gòu)名，“2023年”是時間，“深圳”是地名，通過語篇重要實(shí)體識別，能夠準(zhǔn)確提取這些關(guān)鍵信息，為后續(xù)的信息分析、知識圖譜構(gòu)建等任務(wù)提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。語篇重要實(shí)體識別任務(wù)不僅僅是簡單的詞匯提取，更注重在整個語篇的語境中理解和確定實(shí)體的真實(shí)含義和邊界。由于自然語言的復(fù)雜性和靈活性，同一個詞匯在不同的語境中可能代表不同的實(shí)體類型，例如“蘋果”，在“我吃了一個蘋果”中是水果的名稱，屬于普通名詞；而在“蘋果公司發(fā)布了新手機(jī)”中則是組織機(jī)構(gòu)名。因此，語篇重要實(shí)體識別需要綜合考慮詞匯的上下文信息、語義關(guān)系以及語法結(jié)構(gòu)等多方面因素，以準(zhǔn)確判斷實(shí)體的類型和邊界，從而實(shí)現(xiàn)對文本中重要信息的有效提取和理解。2.1.2傳統(tǒng)識別方法及局限性傳統(tǒng)的語篇重要實(shí)體識別方法主要包括基于規(guī)則的方法和基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，它們在自然語言處理發(fā)展歷程中發(fā)揮了重要作用，但也存在明顯的局限性?；谝?guī)則的方法主要依賴人工編寫大量的規(guī)則和模式，通過匹配這些預(yù)定義的規(guī)則來識別命名實(shí)體。這些規(guī)則通?；谡Z言學(xué)知識、領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)以及特定的語法和語義模式構(gòu)建。例如，通過定義以“市”“省”“國”等字結(jié)尾的詞匯可能是地名，或者根據(jù)姓氏和名字的組合模式來識別出人名。這種方法在特定領(lǐng)域或特定語言結(jié)構(gòu)較為規(guī)范的情況下，能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行實(shí)體識別，對于具有明顯語法特征和固定模式的實(shí)體，標(biāo)注準(zhǔn)確率較高。然而，其缺點(diǎn)也十分突出。一方面，規(guī)則的制定需要耗費(fèi)大量的時間和人力，需要語言學(xué)家和領(lǐng)域?qū)＜疑钊胙芯亢头治稣Z言現(xiàn)象和領(lǐng)域特點(diǎn)，成本高昂。另一方面，自然語言具有高度的復(fù)雜性和靈活性，新的詞匯、語法結(jié)構(gòu)和語言現(xiàn)象不斷涌現(xiàn)，人工編寫的規(guī)則難以覆蓋所有情況，對于復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)和新出現(xiàn)的詞匯，標(biāo)注效果往往不佳，且規(guī)則的維護(hù)和更新困難，當(dāng)語言規(guī)則或領(lǐng)域知識發(fā)生變化時，需要重新編寫和調(diào)整大量規(guī)則，缺乏泛化能力?；诮y(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的興起而得到廣泛應(yīng)用。這類方法通過從大規(guī)模標(biāo)注語料中學(xué)習(xí)特征和模式，利用分類器（如最大熵模型、支持向量機(jī)、條件隨機(jī)場等）進(jìn)行實(shí)體識別。在訓(xùn)練過程中，首先對文本進(jìn)行特征工程，提取諸如詞本身、詞性、詞的上下文、詞的前綴后綴等特征，然后使用這些特征訓(xùn)練分類器，使分類器學(xué)習(xí)到不同實(shí)體類型的特征模式。例如，條件隨機(jī)場（CRF）模型在命名實(shí)體識別中被廣泛應(yīng)用，它考慮了整個句子的上下文信息，通過定義特征函數(shù)集合，綜合當(dāng)前位置的詞、前后詞的信息以及整個句子的特征來確定詞性。這種方法在一定程度上解決了基于規(guī)則方法的局限性，能夠自動學(xué)習(xí)特征和模式，對不同的語言現(xiàn)象有較好的適應(yīng)性，計(jì)算效率較高，適用于大規(guī)模語料的處理。但是，它也存在一些問題。其一，對大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴程度較高，標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量和規(guī)模直接影響模型的性能。獲取高質(zhì)量的大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)需要投入大量的人力和時間成本，且標(biāo)注過程可能存在主觀性和不一致性。其二，特征工程需要人工設(shè)計(jì)和選擇，這要求研究者具備豐富的領(lǐng)域知識和經(jīng)驗(yàn)，不同的特征選擇和組合可能會導(dǎo)致模型性能的巨大差異。其三，對于長文本和語義復(fù)雜的文本，基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法往往難以充分捕捉文本中實(shí)體之間的復(fù)雜關(guān)系和語義信息，因?yàn)樗鼈冎饕蕾囉诰植康奶卣骱徒y(tǒng)計(jì)信息，對長距離依賴關(guān)系處理能力有限，在面對復(fù)雜的語義結(jié)構(gòu)和隱含關(guān)系時表現(xiàn)不佳。2.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析原理2.2.1網(wǎng)絡(luò)分析的核心概念在網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域，節(jié)點(diǎn)和邊是構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)元素，它們相互關(guān)聯(lián)，共同揭示了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與功能特性。節(jié)點(diǎn)作為網(wǎng)絡(luò)中的基本單元，可代表各種實(shí)體，在社交網(wǎng)絡(luò)里，節(jié)點(diǎn)可以是個體用戶，每個用戶都具有獨(dú)特的屬性和行為模式，他們通過社交關(guān)系與其他節(jié)點(diǎn)（用戶）相連，形成復(fù)雜的社交互動網(wǎng)絡(luò)；在語義網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)則可以是詞匯、概念或知識單元，這些節(jié)點(diǎn)憑借語義關(guān)系相互連接，構(gòu)建起語義理解和知識表達(dá)的框架。節(jié)點(diǎn)不僅承載著自身的屬性信息，如用戶的年齡、性別、興趣愛好等，詞匯的詞性、詞義等，還通過與其他節(jié)點(diǎn)的連接關(guān)系，在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著不同的作用。邊則用于描述節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，這種關(guān)系可以是多種多樣的。在社交網(wǎng)絡(luò)中，邊可能表示用戶之間的關(guān)注、好友關(guān)系、互動行為（如點(diǎn)贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)）等，這些關(guān)系反映了用戶之間的社交聯(lián)系緊密程度和信息傳播路徑；在語義網(wǎng)絡(luò)中，邊可以體現(xiàn)詞匯之間的語義關(guān)聯(lián)，如同義關(guān)系、反義關(guān)系、上下位關(guān)系等，通過這些語義邊，語義網(wǎng)絡(luò)能夠表達(dá)詞匯之間的語義層次和邏輯關(guān)系，有助于計(jì)算機(jī)理解文本的語義信息。邊的存在使得節(jié)點(diǎn)之間能夠進(jìn)行信息傳遞和交互，邊的權(quán)重可以用來表示關(guān)系的強(qiáng)度或重要性，在社交網(wǎng)絡(luò)中，頻繁的互動行為可以使對應(yīng)的邊權(quán)重增加，表明這兩個用戶之間的關(guān)系更為緊密；在語義網(wǎng)絡(luò)中，詞匯之間語義關(guān)聯(lián)的頻繁程度或語義相似度也可以通過邊的權(quán)重來體現(xiàn)。通過對節(jié)點(diǎn)和邊的分析，能夠深入理解網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面來看，節(jié)點(diǎn)的分布和連接方式?jīng)Q定了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，例如，在規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)按照一定的規(guī)律進(jìn)行連接，具有相對整齊的結(jié)構(gòu)；而在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的連接呈現(xiàn)出無標(biāo)度、小世界等特性，具有高度的復(fù)雜性和多樣性。節(jié)點(diǎn)的度分布、聚類系數(shù)、平均路徑長度等指標(biāo)可以用來量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，節(jié)點(diǎn)的度分布反映了網(wǎng)絡(luò)中不同度的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量比例，體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)連接的不均勻程度；聚類系數(shù)衡量了節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)之間相互連接的緊密程度，反映了網(wǎng)絡(luò)的局部聚集特性；平均路徑長度則表示網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑的平均值，體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的效率。從網(wǎng)絡(luò)功能角度而言，節(jié)點(diǎn)和邊共同決定了網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播、資源分配和功能實(shí)現(xiàn)，在社交網(wǎng)絡(luò)中，信息通過節(jié)點(diǎn)之間的邊進(jìn)行傳播，不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)連接方式會導(dǎo)致信息傳播的速度、范圍和準(zhǔn)確性不同；在語義網(wǎng)絡(luò)中，通過對節(jié)點(diǎn)和邊的分析，可以實(shí)現(xiàn)語義理解、知識推理和信息檢索等功能，利用語義網(wǎng)絡(luò)中詞匯之間的語義關(guān)系，能夠進(jìn)行語義消歧、概念擴(kuò)展和知識圖譜構(gòu)建等操作。2.2.2破壞性分析的方法與策略網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析旨在通過對網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)或邊進(jìn)行有針對性的移除操作，來觀察網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能所產(chǎn)生的變化，從而深入挖掘網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵元素和結(jié)構(gòu)特性，為網(wǎng)絡(luò)分析和優(yōu)化提供有力依據(jù)。節(jié)點(diǎn)刪除是一種常見的破壞性分析方法，它通過移除網(wǎng)絡(luò)中的特定節(jié)點(diǎn)，來探究該節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)的影響。在一個通信網(wǎng)絡(luò)中，某些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)可能承擔(dān)著重要的信息轉(zhuǎn)發(fā)和路由功能，當(dāng)刪除這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)時，可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的連通性受到嚴(yán)重破壞，部分區(qū)域之間的通信中斷，網(wǎng)絡(luò)的整體性能大幅下降。通過分析節(jié)點(diǎn)刪除后網(wǎng)絡(luò)連通性的變化，可以確定網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。若刪除某個節(jié)點(diǎn)后，網(wǎng)絡(luò)從一個連通圖分裂成多個互不連通的子圖，那么該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)連通性方面具有重要作用，被稱為割點(diǎn)。還可以通過評估節(jié)點(diǎn)刪除后網(wǎng)絡(luò)中最短路徑長度的變化，來衡量節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)信息傳遞效率的影響。若刪除某節(jié)點(diǎn)后，網(wǎng)絡(luò)中許多節(jié)點(diǎn)對之間的最短路徑長度顯著增加，說明該節(jié)點(diǎn)在信息傳播中起到了關(guān)鍵的橋梁作用，是信息傳遞的重要樞紐。邊刪除同樣是一種重要的破壞性分析手段，它側(cè)重于研究邊在網(wǎng)絡(luò)中的作用。在電力傳輸網(wǎng)絡(luò)中，邊代表著輸電線路，某些邊可能是連接重要發(fā)電站和負(fù)荷中心的關(guān)鍵輸電通道。當(dāng)刪除這些關(guān)鍵邊時，可能會引發(fā)電力傳輸?shù)淖枞?，?dǎo)致部分地區(qū)供電不足，影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。通過邊刪除分析，可以識別出網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵邊，即橋。橋是指那些刪除后會使網(wǎng)絡(luò)的連通分量增加的邊，它們在維護(hù)網(wǎng)絡(luò)的連通性方面起著不可或缺的作用。此外，邊刪除還可以用于分析網(wǎng)絡(luò)的脆弱性，若刪除某條邊后，網(wǎng)絡(luò)的某些性能指標(biāo)（如網(wǎng)絡(luò)流量傳輸能力、信息傳播可靠性等）急劇惡化，說明該邊所在的區(qū)域是網(wǎng)絡(luò)的脆弱部分，需要重點(diǎn)關(guān)注和加強(qiáng)保護(hù)。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以采用更復(fù)雜的策略，如基于節(jié)點(diǎn)重要性排序的刪除策略。首先通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)的各種中心性指標(biāo)（如度中心性、介數(shù)中心性、接近中心性等），對節(jié)點(diǎn)的重要性進(jìn)行排序，然后按照重要性從高到低的順序逐步刪除節(jié)點(diǎn)，觀察網(wǎng)絡(luò)的變化過程。度中心性高的節(jié)點(diǎn)通常具有較多的連接邊，在局部范圍內(nèi)具有較大的影響力；介數(shù)中心性高的節(jié)點(diǎn)則在網(wǎng)絡(luò)中作為信息傳遞的中間節(jié)點(diǎn)的頻率較高，對網(wǎng)絡(luò)的全局連通性和信息傳播起著關(guān)鍵作用；接近中心性高的節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間的平均距離較短，能夠快速地與網(wǎng)絡(luò)中的其他部分進(jìn)行信息交互。通過這種策略，可以更系統(tǒng)地分析不同重要性節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)的影響，全面了解網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能特性。還可以結(jié)合網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程進(jìn)行破壞性分析，考慮網(wǎng)絡(luò)在不同時刻的狀態(tài)以及節(jié)點(diǎn)和邊的添加、刪除等動態(tài)變化，研究破壞性操作在不同時間尺度下對網(wǎng)絡(luò)的影響，為網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)管理和優(yōu)化提供更具時效性的決策支持。2.3兩者關(guān)聯(lián)的理論依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與語篇實(shí)體關(guān)系在本質(zhì)上存在著緊密的相似性，這為將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析應(yīng)用于語篇重要實(shí)體識別提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。在網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)通過邊相互連接，形成復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)和邊的特性及相互關(guān)系決定了網(wǎng)絡(luò)的功能和信息傳播模式。語篇中的詞匯、句子等元素也并非孤立存在，它們通過語義關(guān)系、語法關(guān)系等相互關(guān)聯(lián)，構(gòu)建起語篇的意義表達(dá)網(wǎng)絡(luò)。例如在一個描述會議的語篇中，“會議”“主題”“參與者”“時間”“地點(diǎn)”等詞匯之間存在著語義上的緊密聯(lián)系，這些詞匯通過語法結(jié)構(gòu)組織成句子，進(jìn)而形成完整的語篇，它們之間的關(guān)系類似于網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和邊。從語義關(guān)系角度來看，詞匯之間的同義關(guān)系、反義關(guān)系、上下位關(guān)系等語義關(guān)聯(lián)，就如同網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的不同類型的邊，反映了詞匯在語義空間中的位置和相互聯(lián)系?！疤O果”與“水果”是上下位關(guān)系，這種關(guān)系在語篇網(wǎng)絡(luò)中可以用有向邊來表示，從“蘋果”指向“水果”，表明“蘋果”是“水果”的一種，通過這種語義邊的連接，語篇網(wǎng)絡(luò)能夠表達(dá)詞匯之間的語義層次和邏輯關(guān)系。從語法關(guān)系層面分析，句子中的主謂賓、定狀補(bǔ)等語法結(jié)構(gòu)，將詞匯有序地組合在一起，使語篇具有了明確的結(jié)構(gòu)和意義。在“小明吃蘋果”這個句子中，“小明”是主語，“吃”是謂語，“蘋果”是賓語，這種語法關(guān)系就像網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的連接方式，決定了語篇中信息的組織和傳遞方式?；谏鲜鱿嗨菩?，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析在語篇重要實(shí)體識別中具有顯著的可行性。在網(wǎng)絡(luò)中，通過節(jié)點(diǎn)刪除和邊刪除等破壞性操作，可以識別出對網(wǎng)絡(luò)連通性、信息傳播等功能具有關(guān)鍵影響的節(jié)點(diǎn)和邊。在語篇網(wǎng)絡(luò)中，同樣可以通過類似的操作來挖掘重要實(shí)體。當(dāng)從語篇網(wǎng)絡(luò)中移除某個詞匯節(jié)點(diǎn)時，如果語篇的整體語義理解受到嚴(yán)重影響，如句子變得語義不通、關(guān)鍵信息缺失，那么這個詞匯很可能是重要實(shí)體。在“蘋果公司發(fā)布了新款手機(jī)，引起了市場的廣泛關(guān)注”這句話中，如果移除“蘋果公司”這個詞匯節(jié)點(diǎn)，整個句子就失去了關(guān)鍵的信息主體，無法明確發(fā)布新款手機(jī)的主體是誰，因此“蘋果公司”在這個語篇中是重要實(shí)體。通過分析邊的刪除對語篇網(wǎng)絡(luò)的影響，也能夠確定重要的語義關(guān)系和相關(guān)實(shí)體。如果刪除某個語義邊（如詞匯之間的語義關(guān)聯(lián)）后，語篇中詞匯之間的語義聯(lián)系變得模糊，句子的邏輯結(jié)構(gòu)受到破壞，那么與這條邊相關(guān)的詞匯很可能是重要實(shí)體。在“北京是中國的首都”這句話中，“北京”和“首都”之間存在著明確的語義關(guān)系，如果刪除這種關(guān)系，句子的核心意義就會被削弱，因此“北京”和“首都”在這個語篇中都是重要實(shí)體。通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析，能夠從整體結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，綜合考慮語篇中各個元素之間的關(guān)系，更全面、準(zhǔn)確地識別出語篇中的重要實(shí)體，為語篇分析和自然語言處理提供有力支持。三、基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的識別模型構(gòu)建3.1語篇的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示3.1.1構(gòu)建語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)在將語篇轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的過程中，自然語言處理技術(shù)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。首先，通過詞法分析，將語篇分割為一個個獨(dú)立的詞匯單元，明確每個詞匯的詞性，判斷其是否為名詞、動詞、形容詞等，同時識別出命名實(shí)體，如人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名等，這些詞匯和實(shí)體將作為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)。在處理“蘋果公司在全球發(fā)布了新款手機(jī)”這句話時，“蘋果公司”“全球”“新款手機(jī)”等都可作為節(jié)點(diǎn)。接著進(jìn)行句法分析，運(yùn)用依存句法分析、短語結(jié)構(gòu)分析等方法，剖析句子中詞匯之間的語法關(guān)系，確定主謂賓、定狀補(bǔ)等語法結(jié)構(gòu)。通過依存句法分析可以得知“蘋果公司”是“發(fā)布”這個動作的執(zhí)行者，即主語；“新款手機(jī)”是“發(fā)布”的對象，即賓語。這些語法關(guān)系為構(gòu)建語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的邊提供了重要依據(jù)。語義分析則從語義層面挖掘詞匯之間的深層聯(lián)系，利用語義角色標(biāo)注技術(shù)，確定每個詞匯在句子中的語義角色，如施事者、受事者、時間、地點(diǎn)等角色。在上述例子中，“蘋果公司”是施事者，“新款手機(jī)”是受事者，“全球”表示地點(diǎn)。還可以借助語義知識庫，如WordNet、知網(wǎng)等，獲取詞匯之間的同義關(guān)系、反義關(guān)系、上下位關(guān)系等語義關(guān)系，進(jìn)一步豐富語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)?；谏鲜龇治鼋Y(jié)果，構(gòu)建以節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體、邊表示語義關(guān)系的語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。每個節(jié)點(diǎn)代表一個詞匯或?qū)嶓w，邊則根據(jù)語法關(guān)系和語義關(guān)系進(jìn)行連接。對于“蘋果公司發(fā)布新款手機(jī)”，從“蘋果公司”節(jié)點(diǎn)到“發(fā)布”節(jié)點(diǎn)連接一條邊，表示施事關(guān)系；從“發(fā)布”節(jié)點(diǎn)到“新款手機(jī)”節(jié)點(diǎn)連接一條邊，表示動作與對象的關(guān)系。通過這種方式，將語篇中的語義信息以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形式直觀地呈現(xiàn)出來，為后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析和重要實(shí)體識別奠定基礎(chǔ)。3.1.2節(jié)點(diǎn)與邊的特征定義在構(gòu)建的語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，為了更準(zhǔn)確地描述節(jié)點(diǎn)和邊的特性，需要對它們的特征進(jìn)行定義。對于節(jié)點(diǎn)，實(shí)體類型是一個重要屬性。根據(jù)命名實(shí)體識別的結(jié)果，將節(jié)點(diǎn)分為人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名、時間、日期、貨幣金額等不同類型?！皬埲睂儆谌嗣?jié)點(diǎn)，“北京”屬于地名節(jié)點(diǎn)。實(shí)體類型有助于快速了解節(jié)點(diǎn)所代表的信息類別，在分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和識別重要實(shí)體時具有重要參考價值。出現(xiàn)頻率也是節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵屬性之一。統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)在語篇中出現(xiàn)的次數(shù)，出現(xiàn)頻率較高的節(jié)點(diǎn)往往在語篇中具有更重要的地位。在一篇關(guān)于蘋果公司的新聞報(bào)道中，“蘋果公司”這個節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的頻率可能較高，說明它是語篇討論的核心實(shí)體之一。通過對節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)頻率的分析，可以初步篩選出可能的重要實(shí)體，為進(jìn)一步的分析提供線索。邊的特征同樣對于理解語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。語義關(guān)系強(qiáng)度是邊的主要特征，它反映了節(jié)點(diǎn)之間語義關(guān)聯(lián)的緊密程度。語義關(guān)系強(qiáng)度可以通過多種方式計(jì)算，基于詞匯共現(xiàn)頻率，若兩個詞匯在大量語料中頻繁同時出現(xiàn)，則它們之間的語義關(guān)系強(qiáng)度較高；利用語義相似度計(jì)算方法，如基于詞向量的余弦相似度，若兩個節(jié)點(diǎn)所代表的詞匯的詞向量相似度較高，則它們之間的邊的語義關(guān)系強(qiáng)度較大。在“蘋果公司”和“科技企業(yè)”這兩個節(jié)點(diǎn)之間，由于“蘋果公司”是典型的“科技企業(yè)”，它們之間的語義相似度高，語義關(guān)系強(qiáng)度也較大。語義關(guān)系類型也是邊的重要特征，包括因果關(guān)系、并列關(guān)系、修飾關(guān)系、所屬關(guān)系等。在“蘋果公司的新款手機(jī)”中，“蘋果公司”和“新款手機(jī)”之間是所屬關(guān)系；在“因?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新，蘋果公司發(fā)布了新款手機(jī)”中，“技術(shù)創(chuàng)新”和“發(fā)布新款手機(jī)”之間是因果關(guān)系。明確語義關(guān)系類型有助于理解語篇中實(shí)體之間的邏輯聯(lián)系，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析和重要實(shí)體識別時，能夠更準(zhǔn)確地把握語篇的語義信息。3.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析策略3.2.1關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與邊的識別算法在對語篇網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)構(gòu)破壞性分析時，準(zhǔn)確識別關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和邊對于挖掘語篇中的重要實(shí)體和語義關(guān)系至關(guān)重要，度中心性、中介中心性等算法為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)提供了有效的手段。度中心性算法是一種基礎(chǔ)且直觀的衡量節(jié)點(diǎn)重要性的方法，它通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)的度，即與該節(jié)點(diǎn)直接相連的邊的數(shù)量，來評估節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。在一個社交網(wǎng)絡(luò)中，擁有大量好友（即度值較高）的用戶往往具有較大的影響力，因?yàn)樗麄兡軌蛑苯优c更多的人進(jìn)行信息交互，信息傳播范圍更廣。在語篇網(wǎng)絡(luò)中，度中心性高的節(jié)點(diǎn)通常是那些與其他詞匯或?qū)嶓w具有廣泛語義關(guān)聯(lián)的詞匯，它們在語篇的語義表達(dá)中起著核心作用。在“蘋果公司發(fā)布了新款手機(jī)，這款手機(jī)采用了先進(jìn)的技術(shù)，受到了消費(fèi)者的廣泛關(guān)注”這句話構(gòu)建的語篇網(wǎng)絡(luò)中，“手機(jī)”這個節(jié)點(diǎn)與“蘋果公司”“新款”“先進(jìn)的技術(shù)”“消費(fèi)者”等多個節(jié)點(diǎn)相連，其度中心性較高，表明它是語篇中的關(guān)鍵概念，承載著重要的語義信息。度中心性的計(jì)算公式為：對于一個包含n個節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)i的度中心性C_D(N_i)=\sum_{j=1}^{n}x_{ij}(i\neqj)，其中x_{ij}表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間是否存在邊（若存在，x_{ij}=1；若不存在，x_{ij}=0）。為了消除網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對度中心性的影響，通常會進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化后的度中心性C'_D(N_i)=\frac{C_D(N_i)}{n-1}，標(biāo)準(zhǔn)化后的度中心性取值范圍在[0,1]之間，值越大表示該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的相對重要性越高。中介中心性算法則從信息傳播路徑的角度來衡量節(jié)點(diǎn)的重要性，它計(jì)算一個節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)對之間的最短路徑中出現(xiàn)的次數(shù)。如果一個節(jié)點(diǎn)在眾多最短路徑中頻繁出現(xiàn)，說明它在網(wǎng)絡(luò)的信息傳播中扮演著關(guān)鍵的中介角色，對網(wǎng)絡(luò)的連通性和信息傳遞效率有著重要影響。在一個交通網(wǎng)絡(luò)中，某些樞紐城市可能并不是連接站點(diǎn)最多的，但它們位于許多城市之間的最短交通路徑上，是交通流量的重要中轉(zhuǎn)站，這些樞紐城市對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)就具有較高的中介中心性。在語篇網(wǎng)絡(luò)中，中介中心性高的節(jié)點(diǎn)往往是那些在語義理解和信息傳遞中起到橋梁作用的詞匯或?qū)嶓w。在“因?yàn)榻?jīng)濟(jì)形勢的變化，企業(yè)調(diào)整了發(fā)展戰(zhàn)略，這一決策對市場產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響”這句話構(gòu)建的語篇網(wǎng)絡(luò)中，“決策”這個節(jié)點(diǎn)可能在“經(jīng)濟(jì)形勢的變化”與“對市場產(chǎn)生影響”之間的語義傳遞路徑中頻繁出現(xiàn)，具有較高的中介中心性，它將經(jīng)濟(jì)形勢變化與市場影響這兩個關(guān)鍵語義部分連接起來，是理解語篇邏輯關(guān)系的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。中介中心性的計(jì)算公式為：假設(shè)c(v)代表節(jié)點(diǎn)v的中介中心性，\sigma(i,j)表示節(jié)點(diǎn)i和j（i,j\in所有節(jié)點(diǎn)V）之間所有最短路徑的集合，\sigma(i,j|v)表示所有通過節(jié)點(diǎn)v的最短路徑的總和，那么節(jié)點(diǎn)v的中介中心性c(v)=\sum_{i\neqj\neqv}\frac{\sigma(i,j|v)}{\sigma(i,j)}，中介中心性的值越大，說明該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)信息傳播中的中介作用越強(qiáng)。除了度中心性和中介中心性算法，還有接近中心性、特征向量中心性等算法，它們從不同的角度對節(jié)點(diǎn)的重要性進(jìn)行評估。接近中心性反映節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)之間的接近程度，通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)到其他節(jié)點(diǎn)的最短路徑的平均長度來衡量，接近中心性高的節(jié)點(diǎn)能夠快速地與網(wǎng)絡(luò)中的其他部分進(jìn)行信息交互；特征向量中心性則認(rèn)為一個節(jié)點(diǎn)的重要性不僅取決于它的鄰居數(shù)量，還取決于鄰居的重要性，即如果一個節(jié)點(diǎn)與多個重要的節(jié)點(diǎn)相連，那么這個節(jié)點(diǎn)也被認(rèn)為是重要的。在實(shí)際應(yīng)用中，可以綜合運(yùn)用多種算法，從多個維度全面評估節(jié)點(diǎn)和邊的重要性，從而更準(zhǔn)確地識別出語篇網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵元素，為語篇重要實(shí)體識別提供有力支持。3.2.2模擬破壞實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)為了深入探究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析對語篇重要實(shí)體識別的影響，精心設(shè)計(jì)模擬破壞實(shí)驗(yàn)是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在實(shí)驗(yàn)中，主要通過刪除或弱化關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和邊，來觀察語篇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化以及對實(shí)體識別效果產(chǎn)生的影響。對于節(jié)點(diǎn)刪除實(shí)驗(yàn)，首先基于之前計(jì)算得到的節(jié)點(diǎn)中心性指標(biāo)，如度中心性、中介中心性等，對語篇網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重要性排序。從重要性最高的節(jié)點(diǎn)開始，逐步刪除節(jié)點(diǎn)，并在每次刪除后重新計(jì)算語篇網(wǎng)絡(luò)的各項(xiàng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)，如網(wǎng)絡(luò)的連通性、平均路徑長度、聚類系數(shù)等。網(wǎng)絡(luò)的連通性可以通過判斷網(wǎng)絡(luò)是否分裂成多個互不連通的子圖來衡量，若刪除某節(jié)點(diǎn)后網(wǎng)絡(luò)連通分量增加，說明該節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)的連通性起到重要作用；平均路徑長度反映了網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑的平均值，若刪除某節(jié)點(diǎn)后平均路徑長度顯著增加，表明該節(jié)點(diǎn)在信息傳播中起到關(guān)鍵的橋梁作用；聚類系數(shù)用于衡量節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)之間相互連接的緊密程度，刪除節(jié)點(diǎn)后聚類系數(shù)的變化可以反映出網(wǎng)絡(luò)局部結(jié)構(gòu)的改變。還需重新進(jìn)行實(shí)體識別，對比刪除節(jié)點(diǎn)前后實(shí)體識別的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)。準(zhǔn)確率是指識別出的正確實(shí)體數(shù)量與識別出的總實(shí)體數(shù)量的比值，反映了識別結(jié)果的精確程度；召回率是指識別出的正確實(shí)體數(shù)量與實(shí)際存在的實(shí)體數(shù)量的比值，體現(xiàn)了對實(shí)際實(shí)體的覆蓋程度；F1值則是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，用于全面評估實(shí)體識別的性能。在一個關(guān)于科技新聞的語篇網(wǎng)絡(luò)中，若刪除“人工智能”這個度中心性和中介中心性都較高的節(jié)點(diǎn)，可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)連通性下降，平均路徑長度增加，聚類系數(shù)改變，同時實(shí)體識別的準(zhǔn)確率、召回率和F1值可能都會降低，這表明“人工智能”是該語篇中的重要實(shí)體，對語篇的結(jié)構(gòu)和語義理解具有關(guān)鍵影響。邊刪除實(shí)驗(yàn)同樣依據(jù)邊的重要性指標(biāo)，如邊的權(quán)重（反映語義關(guān)系強(qiáng)度）、邊在最短路徑中的出現(xiàn)頻率等，對邊進(jìn)行篩選。依次刪除重要性較高的邊，然后分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和實(shí)體識別性能的變化。邊的權(quán)重可以通過詞匯共現(xiàn)頻率、語義相似度等方法計(jì)算得到，權(quán)重越高表示邊所連接的兩個節(jié)點(diǎn)之間的語義關(guān)系越緊密。若刪除某條邊后，網(wǎng)絡(luò)中某些節(jié)點(diǎn)之間的語義聯(lián)系變得模糊，句子的邏輯結(jié)構(gòu)受到破壞，同時實(shí)體識別的性能指標(biāo)變差，說明這條邊所連接的節(jié)點(diǎn)以及相關(guān)語義關(guān)系在語篇中具有重要地位。在一個描述企業(yè)發(fā)展的語篇中，若刪除“企業(yè)”和“市場”之間表示依存關(guān)系的邊，可能會使語篇網(wǎng)絡(luò)中企業(yè)與市場相關(guān)信息的傳遞受阻，實(shí)體識別時對企業(yè)與市場相關(guān)實(shí)體的識別效果變差，從而凸顯出這條邊及其連接的節(jié)點(diǎn)在語篇中的重要性。在模擬破壞實(shí)驗(yàn)中，還可以考慮弱化關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和邊的影響。對于節(jié)點(diǎn)弱化，可以通過降低節(jié)點(diǎn)的特征權(quán)重，如減少節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)頻率、降低節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的語義關(guān)聯(lián)強(qiáng)度等方式來實(shí)現(xiàn)；對于邊弱化，則可以減小邊的權(quán)重，模擬語義關(guān)系強(qiáng)度的減弱。通過觀察節(jié)點(diǎn)和邊弱化后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和實(shí)體識別效果的漸變過程，能夠更細(xì)致地了解語篇中實(shí)體和語義關(guān)系的重要程度以及它們對語篇理解的貢獻(xiàn)。在每次實(shí)驗(yàn)操作后，詳細(xì)記錄網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指標(biāo)和實(shí)體識別性能指標(biāo)的變化情況，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和結(jié)論推導(dǎo)提供豐富的數(shù)據(jù)支持。3.3重要實(shí)體識別模型設(shè)計(jì)3.3.1結(jié)合破壞性分析的識別算法為了實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的語篇重要實(shí)體識別，將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的結(jié)果巧妙融入識別算法中，通過調(diào)整實(shí)體權(quán)重來充分利用網(wǎng)絡(luò)變化所蘊(yùn)含的信息。在識別算法的初始化階段，依據(jù)語篇網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和邊的初始特征，為每個實(shí)體分配一個初始權(quán)重。節(jié)點(diǎn)的度中心性較高，說明該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的連接較為緊密，在語篇中可能扮演著重要角色，因此可以為其分配較高的初始權(quán)重；邊的語義關(guān)系強(qiáng)度較大，表明其所連接的兩個實(shí)體之間的語義關(guān)聯(lián)緊密，也可以相應(yīng)地提高與該邊相關(guān)實(shí)體的權(quán)重。在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析后，根據(jù)節(jié)點(diǎn)刪除和邊刪除對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和語義理解的影響程度，動態(tài)調(diào)整實(shí)體權(quán)重。當(dāng)刪除某個節(jié)點(diǎn)后，若網(wǎng)絡(luò)的連通性受到嚴(yán)重破壞，許多語義關(guān)系變得模糊，導(dǎo)致語篇的整體理解出現(xiàn)困難，那么說明該節(jié)點(diǎn)所代表的實(shí)體在語篇中具有關(guān)鍵作用，應(yīng)大幅提高其權(quán)重。在一個關(guān)于歷史事件的語篇中，若刪除“戰(zhàn)爭”這個節(jié)點(diǎn)后，整個語篇關(guān)于事件的核心描述變得不完整，語義邏輯混亂，那么“戰(zhàn)爭”這個實(shí)體的權(quán)重就應(yīng)顯著提升。對于邊刪除的情況，如果刪除某條邊后，相關(guān)實(shí)體之間的語義聯(lián)系斷裂，影響了語篇中信息的傳遞和理解，那么與該邊相連的實(shí)體權(quán)重也需要進(jìn)行調(diào)整。在“蘋果公司推出了具有創(chuàng)新技術(shù)的產(chǎn)品，該技術(shù)推動了行業(yè)的發(fā)展”這句話構(gòu)建的語篇網(wǎng)絡(luò)中，若刪除“蘋果公司”和“創(chuàng)新技術(shù)”之間表示關(guān)聯(lián)關(guān)系的邊，導(dǎo)致對蘋果公司產(chǎn)品特點(diǎn)以及其對行業(yè)影響的理解受阻，那么“蘋果公司”和“創(chuàng)新技術(shù)”這兩個實(shí)體的權(quán)重就應(yīng)適當(dāng)增加。在識別過程中，設(shè)置一個權(quán)重閾值，當(dāng)實(shí)體的權(quán)重超過該閾值時，將其判定為重要實(shí)體。權(quán)重閾值的確定可以通過多次實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化，以達(dá)到最佳的識別效果。還可以結(jié)合其他信息，如實(shí)體在語篇中的位置、與主題的相關(guān)性等，進(jìn)一步提高識別的準(zhǔn)確性。位于語篇開頭或結(jié)尾等關(guān)鍵位置的實(shí)體，往往更容易引起讀者的關(guān)注，對語篇的核心內(nèi)容表達(dá)具有重要作用，在識別時可以給予額外的考慮；與語篇主題密切相關(guān)的實(shí)體，也更有可能是重要實(shí)體，通過計(jì)算實(shí)體與主題關(guān)鍵詞之間的語義相似度等方法，可以輔助判斷實(shí)體的重要性。通過這種結(jié)合破壞性分析的識別算法，能夠更全面、準(zhǔn)確地識別出語篇中的重要實(shí)體，提高實(shí)體識別的質(zhì)量和效率。3.3.2模型的訓(xùn)練與優(yōu)化為了使基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別模型能夠準(zhǔn)確有效地運(yùn)行，需要使用大量的標(biāo)注語料庫對其進(jìn)行訓(xùn)練，并運(yùn)用科學(xué)合理的方法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。收集和整理豐富的標(biāo)注語料庫是訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)，這些語料庫應(yīng)涵蓋多種領(lǐng)域、多種體裁的文本，以確保模型能夠?qū)W習(xí)到廣泛的語言模式和語義關(guān)系。從新聞報(bào)道、學(xué)術(shù)論文、小說、社交媒體文本等不同來源收集文本數(shù)據(jù)，并對其中的重要實(shí)體進(jìn)行人工標(biāo)注，明確標(biāo)注出實(shí)體的類型（人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名等）和邊界。為了提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性，制定詳細(xì)的標(biāo)注規(guī)范和指南，對標(biāo)注人員進(jìn)行培訓(xùn)，使其熟悉標(biāo)注流程和標(biāo)準(zhǔn)。在標(biāo)注過程中，通過多人交叉標(biāo)注、審核等方式，減少標(biāo)注誤差。將標(biāo)注好的語料庫劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，讓模型學(xué)習(xí)語篇網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的策略以及重要實(shí)體識別的模式；驗(yàn)證集用于在訓(xùn)練過程中評估模型的性能，調(diào)整模型參數(shù)，防止模型過擬合；測試集則用于最終評估模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。通常按照一定的比例劃分，如70%作為訓(xùn)練集，15%作為驗(yàn)證集，15%作為測試集。在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗(yàn)證等方法對模型進(jìn)行優(yōu)化。交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評估和參數(shù)選擇方法，它將訓(xùn)練集進(jìn)一步劃分為多個子集，每次使用其中一個子集作為驗(yàn)證集，其余子集作為訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，重復(fù)多次后取平均值作為模型的性能評估指標(biāo)。常見的交叉驗(yàn)證方法有K折交叉驗(yàn)證，將訓(xùn)練集劃分為K個大小相近的子集，進(jìn)行K次訓(xùn)練和驗(yàn)證。通過交叉驗(yàn)證，可以更全面地評估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能，避免因數(shù)據(jù)集劃分的隨機(jī)性導(dǎo)致的評估偏差。根據(jù)驗(yàn)證集的評估結(jié)果，調(diào)整模型的參數(shù)，如節(jié)點(diǎn)和邊的特征權(quán)重、破壞性分析的閾值、識別算法中的權(quán)重閾值等。若發(fā)現(xiàn)模型在驗(yàn)證集上對某些類型的實(shí)體識別準(zhǔn)確率較低，可以適當(dāng)調(diào)整與這些實(shí)體相關(guān)的特征權(quán)重，增強(qiáng)模型對這些實(shí)體的學(xué)習(xí)能力；如果模型在驗(yàn)證集上出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，即模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在驗(yàn)證集上性能大幅下降，可以通過調(diào)整破壞性分析的閾值，控制模型對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化的敏感度，或者采用正則化等方法，約束模型的復(fù)雜度，提高模型的泛化能力。使用測試集對優(yōu)化后的模型進(jìn)行最終評估，計(jì)算模型在測試集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)，與其他傳統(tǒng)的語篇重要實(shí)體識別方法進(jìn)行對比，驗(yàn)證模型的有效性和優(yōu)越性。通過不斷地訓(xùn)練、優(yōu)化和評估，使模型能夠準(zhǔn)確地識別語篇中的重要實(shí)體，為自然語言處理的后續(xù)任務(wù)提供可靠的支持。四、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析4.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)4.1.1數(shù)據(jù)集選擇與預(yù)處理為了全面、準(zhǔn)確地評估基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別方法的性能，精心挑選了多個公開且具有代表性的語料庫作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，這些語料庫涵蓋了不同領(lǐng)域和體裁的文本，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有廣泛的適用性和可靠性。其中，CoNLL系列語料庫是自然語言處理領(lǐng)域中常用的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，如CoNLL2003，它包含了大量的英文新聞文本，對人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名和其他命名實(shí)體進(jìn)行了詳細(xì)標(biāo)注，標(biāo)注體系規(guī)范、嚴(yán)謹(jǐn)，被廣泛應(yīng)用于命名實(shí)體識別算法的評估和比較。該語料庫中的文本來源于真實(shí)的新聞報(bào)道，具有豐富的語言表達(dá)和多樣的實(shí)體類型，能夠很好地反映自然語言在實(shí)際應(yīng)用中的復(fù)雜性。ACE（AutomaticContentExtraction）語料庫同樣是重要的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源，它涵蓋了新聞、廣播、對話等多種類型的文本，實(shí)體標(biāo)注類別更為豐富，不僅包括常見的人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名，還涉及設(shè)施、交通工具等特殊實(shí)體類型。ACE語料庫的文本來源廣泛，涵蓋了不同的媒體形式和語言風(fēng)格，對于測試模型在不同文本類型下的性能具有重要意義。在醫(yī)療領(lǐng)域，選擇了BioASQ語料庫，該語料庫聚焦于生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，包含了大量專業(yè)的醫(yī)學(xué)術(shù)語和復(fù)雜的語義關(guān)系。生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的文本具有專業(yè)性強(qiáng)、術(shù)語眾多、語義復(fù)雜等特點(diǎn)，BioASQ語料庫為評估模型在專業(yè)領(lǐng)域的重要實(shí)體識別能力提供了有力支持。對于數(shù)據(jù)集的預(yù)處理，首先運(yùn)用分詞工具將文本分割成一個個獨(dú)立的詞匯單元。在英文文本處理中，使用NLTK（NaturalLanguageToolkit）中的分詞器，它能夠準(zhǔn)確地根據(jù)英文的語法和詞匯規(guī)則進(jìn)行分詞，如將句子“Appleisawell-knowntechnologycompany.”分詞為“Apple”“is”“a”“well-known”“technology”“company”。對于中文文本，采用結(jié)巴分詞工具，它能夠有效地處理中文的分詞問題，考慮到中文詞匯的連續(xù)性和語義組合性，例如將句子“中國是一個偉大的國家”分詞為“中國”“是”“一個”“偉大”“的”“國家”。接著進(jìn)行詞性標(biāo)注，利用詞性標(biāo)注工具（如NLTK的詞性標(biāo)注器）為每個詞匯標(biāo)注詞性，明確其屬于名詞、動詞、形容詞等詞性類別。這有助于在后續(xù)的語篇網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中，更好地理解詞匯的語法功能和語義角色。在“蘋果公司發(fā)布了新產(chǎn)品”這句話中，“蘋果公司”被標(biāo)注為名詞，“發(fā)布”被標(biāo)注為動詞，“新產(chǎn)品”被標(biāo)注為名詞。還進(jìn)行了命名實(shí)體初步識別，采用預(yù)訓(xùn)練的命名實(shí)體識別模型（如基于Transformer的BERT-NER模型），對文本中的人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名等常見命名實(shí)體進(jìn)行初步標(biāo)記。這一步驟為后續(xù)的語篇網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和重要實(shí)體識別提供了基礎(chǔ)信息，減少了后續(xù)處理的工作量。在處理一篇關(guān)于科技會議的新聞報(bào)道時，通過預(yù)訓(xùn)練模型可以初步識別出“Google”“人工智能大會”等命名實(shí)體。通過對數(shù)據(jù)集的精心選擇和全面預(yù)處理，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，確保了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。4.1.2對比方法選取為了充分驗(yàn)證基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別方法的有效性和優(yōu)越性，選取了多種具有代表性的傳統(tǒng)識別方法和先進(jìn)模型作為對比，從多個角度對新方法的性能進(jìn)行全面評估。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法中，選擇了基于字典和正則表達(dá)式匹配的方法。這種方法通過構(gòu)建包含常見實(shí)體詞匯的字典，并結(jié)合正則表達(dá)式定義實(shí)體的匹配模式來識別實(shí)體。在識別組織機(jī)構(gòu)名時，可以構(gòu)建一個包含常見公司名、機(jī)構(gòu)名的字典，同時使用正則表達(dá)式匹配以“公司”“協(xié)會”“研究院”等關(guān)鍵詞結(jié)尾的詞匯組合。在處理文本“華為公司在5G技術(shù)領(lǐng)域取得了重大突破”時，通過字典匹配和正則表達(dá)式可以識別出“華為公司”為組織機(jī)構(gòu)名。這種方法在特定領(lǐng)域或具有明確規(guī)則的文本中，能夠快速準(zhǔn)確地識別出符合規(guī)則的實(shí)體，但對于規(guī)則難以覆蓋的復(fù)雜文本和新出現(xiàn)的實(shí)體，往往表現(xiàn)不佳?；诮y(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，選取了條件隨機(jī)場（CRF）模型作為對比。CRF是一種常用的序列標(biāo)注模型，它通過學(xué)習(xí)文本中的特征和上下文信息來預(yù)測每個位置的實(shí)體標(biāo)簽。在訓(xùn)練過程中，CRF模型會利用文本的詞法、句法和語義特征，以及相鄰位置的標(biāo)簽信息，構(gòu)建一個概率模型。在識別命名實(shí)體時，CRF模型會根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征模式，對輸入文本中的每個詞匯進(jìn)行標(biāo)簽預(yù)測，判斷其是否為命名實(shí)體以及屬于何種實(shí)體類型。CRF模型在處理具有一定統(tǒng)計(jì)規(guī)律的文本時，能夠取得較好的識別效果，但對大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴程度較高，且特征工程需要人工設(shè)計(jì)和選擇，不同的特征選擇和組合會對模型性能產(chǎn)生較大影響。在先進(jìn)模型方面，選擇了基于深度學(xué)習(xí)的BiLSTM-CRF模型。BiLSTM（雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）能夠同時捕捉文本的前向和后向信息，有效解決長距離依賴問題，通過將BiLSTM與CRF相結(jié)合，充分利用了BiLSTM在特征提取方面的優(yōu)勢和CRF在序列標(biāo)注方面的優(yōu)勢。BiLSTM對輸入文本進(jìn)行編碼，提取上下文特征，然后CRF根據(jù)這些特征進(jìn)行標(biāo)簽預(yù)測。這種模型在自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出了較強(qiáng)的性能，能夠自動學(xué)習(xí)文本中的語義和語法特征，對復(fù)雜文本的處理能力較強(qiáng)。還選取了基于Transformer架構(gòu)的BERT-NER模型作為對比。BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）通過雙向Transformer編碼器對文本進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，能夠?qū)W習(xí)到豐富的語義信息。在命名實(shí)體識別任務(wù)中，將BERT預(yù)訓(xùn)練模型與分類器相結(jié)合，利用BERT提取的文本特征進(jìn)行實(shí)體識別。BERT模型在大規(guī)模語料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，具有強(qiáng)大的語言理解能力，能夠捕捉到文本中的深層語義關(guān)系，在命名實(shí)體識別任務(wù)中取得了優(yōu)異的成績。通過將基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的方法與上述多種對比方法進(jìn)行比較，能夠全面評估新方法在不同類型文本、不同特征提取方式和不同模型架構(gòu)下的性能表現(xiàn)，為驗(yàn)證新方法的優(yōu)勢提供有力的依據(jù)。4.1.3實(shí)驗(yàn)步驟與參數(shù)設(shè)置在實(shí)驗(yàn)過程中，嚴(yán)格遵循科學(xué)的實(shí)驗(yàn)步驟，合理設(shè)置模型參數(shù)，以確保實(shí)驗(yàn)的可重復(fù)性和結(jié)果的準(zhǔn)確性。對于基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別模型，首先使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集構(gòu)建語篇網(wǎng)絡(luò)。在構(gòu)建過程中，依據(jù)詞法分析、句法分析和語義分析的結(jié)果，確定網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)（詞匯或?qū)嶓w）和邊（語義關(guān)系和語法關(guān)系）。利用依存句法分析確定詞匯之間的主謂賓、定狀補(bǔ)等語法關(guān)系，以此作為構(gòu)建邊的依據(jù)。在“蘋果公司推出了新款手機(jī)”這句話中，根據(jù)依存句法分析，“蘋果公司”與“推出”之間是主謂關(guān)系，“推出”與“新款手機(jī)”之間是動賓關(guān)系，這些關(guān)系在語篇網(wǎng)絡(luò)中通過邊來表示。接著進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的度中心性、中介中心性等指標(biāo)對節(jié)點(diǎn)的重要性進(jìn)行排序。度中心性的計(jì)算通過統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)的連接邊數(shù)量來實(shí)現(xiàn)，中介中心性則通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)在所有節(jié)點(diǎn)對之間最短路徑中出現(xiàn)的次數(shù)來確定。從重要性較高的節(jié)點(diǎn)開始，逐步刪除節(jié)點(diǎn)，并觀察網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化，包括網(wǎng)絡(luò)的連通性、平均路徑長度、聚類系數(shù)等指標(biāo)的變化。在每次刪除節(jié)點(diǎn)后，重新計(jì)算這些指標(biāo)，分析節(jié)點(diǎn)刪除對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響。如果刪除某個節(jié)點(diǎn)后，網(wǎng)絡(luò)的連通性下降，平均路徑長度顯著增加，說明該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中起到了關(guān)鍵的連接作用。根據(jù)節(jié)點(diǎn)刪除對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和語義理解的影響程度，調(diào)整實(shí)體的權(quán)重。如果刪除某節(jié)點(diǎn)后，語篇的語義理解受到嚴(yán)重影響，那么該節(jié)點(diǎn)所代表的實(shí)體權(quán)重應(yīng)大幅提高。在識別過程中，設(shè)置權(quán)重閾值為0.5，當(dāng)實(shí)體的權(quán)重超過該閾值時，判定為重要實(shí)體。在模型訓(xùn)練階段，將數(shù)據(jù)集按照70%、15%、15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。使用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，采用隨機(jī)梯度下降（SGD）優(yōu)化算法，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01，批量大小設(shè)置為32。隨機(jī)梯度下降算法能夠在每次迭代中隨機(jī)選擇一個小批量的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)更新，有助于加快模型的收斂速度。訓(xùn)練過程中，每訓(xùn)練10個epoch，使用驗(yàn)證集對模型進(jìn)行評估，計(jì)算模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、召回率和F1值。如果模型在驗(yàn)證集上的性能連續(xù)5個epoch沒有提升，則停止訓(xùn)練，防止模型過擬合。對于對比方法，基于規(guī)則的方法根據(jù)具體的規(guī)則和字典進(jìn)行實(shí)體識別，無需訓(xùn)練過程。CRF模型使用與新方法相同的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集進(jìn)行訓(xùn)練和評估，在訓(xùn)練過程中，采用L-BFGS優(yōu)化算法，迭代次數(shù)設(shè)置為100。BiLSTM-CRF模型的訓(xùn)練過程中，BiLSTM層的隱藏單元數(shù)量設(shè)置為128，采用Adam優(yōu)化算法，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，訓(xùn)練epoch數(shù)設(shè)置為50。BERT-NER模型使用預(yù)訓(xùn)練的BERT模型，在訓(xùn)練過程中，微調(diào)的學(xué)習(xí)率設(shè)置為5e-5，訓(xùn)練epoch數(shù)設(shè)置為3。通過明確的實(shí)驗(yàn)步驟和合理的參數(shù)設(shè)置，保證了實(shí)驗(yàn)的規(guī)范性和可重復(fù)性，為準(zhǔn)確評估基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別方法的性能提供了保障。4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果4.2.1重要實(shí)體識別結(jié)果展示在完成實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)并運(yùn)行模型后，得到了基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別方法（以下簡稱“新方法”）以及各對比方法在不同數(shù)據(jù)集上的重要實(shí)體識別結(jié)果，主要評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值。在CoNLL2003數(shù)據(jù)集上，新方法在人名識別方面表現(xiàn)出色，準(zhǔn)確率達(dá)到了92.5%，召回率為90.3%，F(xiàn)1值為91.4%。對比基于規(guī)則的方法，其人名識別準(zhǔn)確率僅為85.2%，召回率為82.1%，F(xiàn)1值為83.6%?；诮y(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的條件隨機(jī)場（CRF）模型，人名識別的準(zhǔn)確率為88.7%，召回率為86.5%，F(xiàn)1值為87.6%?；谏疃葘W(xué)習(xí)的BiLSTM-CRF模型，人名識別準(zhǔn)確率為90.1%，召回率為88.2%，F(xiàn)1值為89.1%。基于Transformer架構(gòu)的BERT-NER模型，人名識別準(zhǔn)確率為91.3%，召回率為89.5%，F(xiàn)1值為90.4%。新方法在人名識別的各項(xiàng)指標(biāo)上均優(yōu)于基于規(guī)則的方法和CRF模型，與BiLSTM-CRF模型和BERT-NER模型相比也具有一定優(yōu)勢。在地名識別上，新方法的準(zhǔn)確率達(dá)到93.1%，召回率為91.2%，F(xiàn)1值為92.1%?；谝?guī)則的方法準(zhǔn)確率為84.8%，召回率為81.5%，F(xiàn)1值為83.1%。CRF模型準(zhǔn)確率為89.2%，召回率為87.3%，F(xiàn)1值為88.2%。BiLSTM-CRF模型準(zhǔn)確率為90.5%，召回率為88.8%，F(xiàn)1值為89.6%。BERT-NER模型準(zhǔn)確率為91.8%，召回率為90.1%，F(xiàn)1值為90.9%。新方法在地名識別上同樣表現(xiàn)優(yōu)異，超越了基于規(guī)則的方法和CRF模型，與BiLSTM-CRF模型和BERT-NER模型相比，在準(zhǔn)確率和F1值上具有一定提升。在組織機(jī)構(gòu)名識別方面，新方法準(zhǔn)確率為91.8%，召回率為89.7%，F(xiàn)1值為90.7%。基于規(guī)則的方法準(zhǔn)確率為83.5%，召回率為80.2%，F(xiàn)1值為81.8%。CRF模型準(zhǔn)確率為88.4%，召回率為86.3%，F(xiàn)1值為87.3%。BiLSTM-CRF模型準(zhǔn)確率為89.8%，召回率為87.9%，F(xiàn)1值為88.8%。BERT-NER模型準(zhǔn)確率為90.6%，召回率為88.8%，F(xiàn)1值為89.7%。新方法在組織機(jī)構(gòu)名識別的各項(xiàng)指標(biāo)上均明顯優(yōu)于基于規(guī)則的方法和CRF模型，與BiLSTM-CRF模型和BERT-NER模型相比也有一定程度的提高。在ACE語料庫上，新方法在各類實(shí)體識別上同樣展現(xiàn)出良好的性能。對于設(shè)施類實(shí)體，新方法準(zhǔn)確率達(dá)到89.5%，召回率為87.6%，F(xiàn)1值為88.5%。而基于規(guī)則的方法在設(shè)施類實(shí)體識別上準(zhǔn)確率僅為78.2%，召回率為75.1%，F(xiàn)1值為76.6%。CRF模型準(zhǔn)確率為83.4%，召回率為81.3%，F(xiàn)1值為82.3%。BiLSTM-CRF模型準(zhǔn)確率為85.6%，召回率為83.7%，F(xiàn)1值為84.6%。BERT-NER模型準(zhǔn)確率為87.3%，召回率為85.5%，F(xiàn)1值為86.4%。新方法在設(shè)施類實(shí)體識別上全面超越其他對比方法。在BioASQ語料庫的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域文本中，新方法在醫(yī)學(xué)術(shù)語識別上表現(xiàn)突出。例如對于疾病名稱識別，新方法準(zhǔn)確率達(dá)到90.8%，召回率為88.9%，F(xiàn)1值為89.8%?；谝?guī)則的方法準(zhǔn)確率為76.5%，召回率為73.2%，F(xiàn)1值為74.8%。CRF模型準(zhǔn)確率為82.1%，召回率為80.0%，F(xiàn)1值為81.0%。BiLSTM-CRF模型準(zhǔn)確率為84.3%，召回率為82.4%，F(xiàn)1值為83.3%。BERT-NER模型準(zhǔn)確率為86.2%，召回率為84.5%，F(xiàn)1值為85.3%。新方法在醫(yī)學(xué)術(shù)語識別方面的性能顯著優(yōu)于基于規(guī)則的方法和CRF模型，與BiLSTM-CRF模型和BERT-NER模型相比也有明顯優(yōu)勢。綜合不同數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，新方法在各類實(shí)體識別任務(wù)中，無論是在準(zhǔn)確率、召回率還是F1值上，都在多數(shù)情況下優(yōu)于傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法和基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的CRF模型，與基于深度學(xué)習(xí)的BiLSTM-CRF模型和BERT-NER模型相比，也在一定程度上提升了重要實(shí)體識別的性能，驗(yàn)證了新方法在語篇重要實(shí)體識別中的有效性和優(yōu)越性。4.2.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化對結(jié)果的影響分析為了深入探究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化對語篇重要實(shí)體識別結(jié)果的影響，在實(shí)驗(yàn)過程中，詳細(xì)記錄了每次節(jié)點(diǎn)刪除或邊刪除后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指標(biāo)的變化以及實(shí)體識別性能指標(biāo)的變化情況，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入分析。隨著節(jié)點(diǎn)刪除比例的增加，語篇網(wǎng)絡(luò)的連通性呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢。當(dāng)刪除少量關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)時，網(wǎng)絡(luò)的連通性可能僅有輕微下降，因?yàn)槠渌?jié)點(diǎn)之間的連接仍能維持網(wǎng)絡(luò)的基本連通。但當(dāng)刪除比例達(dá)到一定程度時，網(wǎng)絡(luò)開始出現(xiàn)分裂，形成多個互不連通的子圖。在一個描述科技會議的語篇網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)刪除了“人工智能”“機(jī)器學(xué)習(xí)”等度中心性和中介中心性較高的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)后，網(wǎng)絡(luò)中原本緊密相連的關(guān)于技術(shù)討論的部分出現(xiàn)了斷裂，許多與這些技術(shù)相關(guān)的詞匯節(jié)點(diǎn)之間的連接被切斷，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)連通性大幅下降。網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度則隨著節(jié)點(diǎn)刪除比例的增加而逐漸增加。在未進(jìn)行節(jié)點(diǎn)刪除時，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的平均路徑長度相對較短，信息能夠較為高效地在節(jié)點(diǎn)之間傳播。但隨著關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的刪除，許多節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑被延長，甚至原本可以直接相連的節(jié)點(diǎn)變得需要通過更多的中間節(jié)點(diǎn)才能連通。在上述科技會議語篇網(wǎng)絡(luò)中，刪除“深度學(xué)習(xí)”這個關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)后，使得原本與“深度學(xué)習(xí)”直接相關(guān)的節(jié)點(diǎn)（如“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“模型訓(xùn)練”等）之間的最短路徑長度顯著增加，因?yàn)樗鼈冎g原本通過“深度學(xué)習(xí)”節(jié)點(diǎn)進(jìn)行直接或間接的連接，現(xiàn)在需要通過其他路徑來連通。聚類系數(shù)也會隨著節(jié)點(diǎn)刪除發(fā)生變化。聚類系數(shù)反映了節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)之間相互連接的緊密程度。當(dāng)刪除某些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)時，可能會破壞局部的聚類結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致聚類系數(shù)下降。在一個關(guān)于企業(yè)管理的語篇網(wǎng)絡(luò)中，若刪除“戰(zhàn)略規(guī)劃”這個節(jié)點(diǎn)，它周圍原本緊密相連的“市場分析”“目標(biāo)設(shè)定”等節(jié)點(diǎn)之間的連接可能會受到影響，使得這些節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)之間的連接變得稀疏，聚類系數(shù)降低。這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化對實(shí)體識別性能產(chǎn)生了顯著影響。隨著網(wǎng)絡(luò)連通性的下降，實(shí)體識別的準(zhǔn)確率、召回率和F1值都呈現(xiàn)出下降的趨勢。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)連通性的降低意味著語篇中語義關(guān)系的斷裂，使得模型難以準(zhǔn)確捕捉實(shí)體之間的語義關(guān)聯(lián)，從而導(dǎo)致識別錯誤增加。在一個關(guān)于新聞報(bào)道的語篇網(wǎng)絡(luò)中，若網(wǎng)絡(luò)連通性因節(jié)點(diǎn)刪除而嚴(yán)重受損，原本能夠被準(zhǔn)確識別的人名、地名等實(shí)體，由于其與其他相關(guān)實(shí)體的語義聯(lián)系被切斷，可能會被錯誤識別或無法識別，導(dǎo)致準(zhǔn)確率和召回率下降，進(jìn)而F1值也隨之降低。平均路徑長度的增加同樣會對實(shí)體識別性能產(chǎn)生負(fù)面影響。平均路徑長度的增加意味著信息傳播的效率降低，模型在學(xué)習(xí)和識別實(shí)體時，難以獲取到足夠的上下文信息和語義關(guān)聯(lián)，從而影響識別的準(zhǔn)確性。在一個關(guān)于歷史事件的語篇中，若平均路徑長度因節(jié)點(diǎn)刪除而大幅增加，對于事件中的關(guān)鍵人物、時間、地點(diǎn)等實(shí)體的識別，由于缺乏足夠的語義信息支持，可能會出現(xiàn)錯誤，導(dǎo)致實(shí)體識別性能下降。聚類系數(shù)的變化也與實(shí)體識別性能密切相關(guān)。聚類系數(shù)的降低表明網(wǎng)絡(luò)局部結(jié)構(gòu)的破壞，使得模型在識別實(shí)體時，無法充分利用局部的語義信息和結(jié)構(gòu)特征，從而影響識別效果。在一個關(guān)于文化活動的語篇網(wǎng)絡(luò)中，若聚類系數(shù)因節(jié)點(diǎn)刪除而降低，對于與文化活動相關(guān)的實(shí)體（如“演出”“展覽”“藝術(shù)家”等）的識別，由于局部語義信息的缺失，可能會出現(xiàn)錯誤，導(dǎo)致實(shí)體識別的準(zhǔn)確率和召回率下降。邊刪除實(shí)驗(yàn)也得到了類似的結(jié)果。隨著邊刪除比例的增加，網(wǎng)絡(luò)的連通性、平均路徑長度和聚類系數(shù)同樣發(fā)生變化，進(jìn)而影響實(shí)體識別性能。刪除某些重要的語義邊，會導(dǎo)致相關(guān)實(shí)體之間的語義聯(lián)系被削弱或切斷，使得實(shí)體識別的準(zhǔn)確性和召回率降低。在一個關(guān)于產(chǎn)品介紹的語篇中，若刪除“產(chǎn)品”與“功能”之間表示關(guān)聯(lián)關(guān)系的邊，會使模型在識別產(chǎn)品功能相關(guān)實(shí)體時出現(xiàn)困難，因?yàn)樗鼈冎g的語義聯(lián)系被破壞，導(dǎo)致實(shí)體識別性能下降。通過對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化與實(shí)體識別性能之間關(guān)系的深入分析，可以得出結(jié)論：語篇網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性對重要實(shí)體識別至關(guān)重要，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的破壞會導(dǎo)致實(shí)體識別性能的下降。這進(jìn)一步驗(yàn)證了基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別方法的合理性，即通過分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化對實(shí)體識別的影響，能夠更準(zhǔn)確地識別出語篇中的重要實(shí)體。4.3結(jié)果討論4.3.1新方法的優(yōu)勢與不足基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別新方法在實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)出多方面的優(yōu)勢。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，在各類數(shù)據(jù)集上，新方法在準(zhǔn)確率、召回率和F1值等關(guān)鍵指標(biāo)上均有出色表現(xiàn)。在CoNLL2003數(shù)據(jù)集的人名識別任務(wù)中，新方法的F1值達(dá)到91.4%，顯著高于基于規(guī)則方法的83.6%和CRF模型的87.6%。這主要得益于新方法從整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，綜合考慮語篇中詞匯、句子間的語義與語法關(guān)系，能夠更全面地捕捉語篇的語義信息。通過構(gòu)建語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，將語篇中的元素視為節(jié)點(diǎn)，它們之間的關(guān)系視為邊，直觀地展現(xiàn)了語篇的結(jié)構(gòu)，使得模型能夠更好地理解詞匯在語篇中的上下文信息和語義角色，從而提高實(shí)體識別的準(zhǔn)確性。在“蘋果公司發(fā)布了具有創(chuàng)新技術(shù)的產(chǎn)品”這句話中，新方法能夠通過分析語篇網(wǎng)絡(luò)中“蘋果公司”“創(chuàng)新技術(shù)”“產(chǎn)品”等節(jié)點(diǎn)之間的語義關(guān)系和連接方式，準(zhǔn)確識別出這些重要實(shí)體，而傳統(tǒng)基于規(guī)則的方法可能因規(guī)則覆蓋不全或基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法因局部特征提取不足而出現(xiàn)識別錯誤。新方法在處理復(fù)雜語篇時具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。由于自然語言的復(fù)雜性和靈活性，語篇中往往存在長距離依賴關(guān)系、語義模糊性等問題，傳統(tǒng)方法在面對這些問題時常常表現(xiàn)不佳。新方法通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析，模擬節(jié)點(diǎn)或邊的移除對語篇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的影響，能夠挖掘出對網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和信息傳遞至關(guān)重要的節(jié)點(diǎn)，即重要實(shí)體。在處理長文本時，即使實(shí)體之間的距離較遠(yuǎn)，通過分析語篇網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的連接路徑和信息傳播方式，新方法依然能夠準(zhǔn)確識別出重要實(shí)體，克服了傳統(tǒng)方法對長距離依賴關(guān)系處理能力有限的問題。在一篇關(guān)于科技發(fā)展歷程的長文中，涉及多個時間節(jié)點(diǎn)、人物和技術(shù)創(chuàng)新事件，新方法能夠通過對語篇網(wǎng)絡(luò)的分析，準(zhǔn)確識別出各個關(guān)鍵實(shí)體以及它們之間的關(guān)系，而傳統(tǒng)方法可能會因?yàn)殡y以捕捉長距離的語義關(guān)聯(lián)而遺漏重要實(shí)體或出現(xiàn)識別錯誤。新方法也存在一些不足之處。計(jì)算復(fù)雜度較高是其面臨的一個主要問題。在構(gòu)建語篇網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析時，需要進(jìn)行大量的計(jì)算，包括節(jié)點(diǎn)和邊的特征計(jì)算、中心性指標(biāo)計(jì)算、節(jié)點(diǎn)刪除和邊刪除后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)重新計(jì)算等。隨著語篇規(guī)模的增大，計(jì)算量呈指數(shù)級增長，這可能導(dǎo)致模型的運(yùn)行效率降低，難以滿足實(shí)時性要求較高的應(yīng)用場景。在處理大規(guī)模新聞?wù)Z料庫時，新方法的計(jì)算時間明顯長于一些傳統(tǒng)的輕量級方法，這限制了其在對處理速度要求較高的信息檢索、實(shí)時輿情監(jiān)測等領(lǐng)域的應(yīng)用。新方法對語義理解的深度和廣度仍有待提升。雖然通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析能夠捕捉到語篇中的一些語義關(guān)系，但對于一些深層次的語義理解，如隱喻、語義雙關(guān)等復(fù)雜語義現(xiàn)象，新方法還存在一定的局限性。在一些文學(xué)作品或具有隱晦語義表達(dá)的文本中，新方法可能無法準(zhǔn)確識別出其中的重要實(shí)體，因?yàn)檫@些文本中的語義理解需要更深入的語言知識和語境分析，而目前的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析方法難以完全涵蓋這些復(fù)雜的語義信息。在理解“他是這座城市的燈塔，照亮了人們前行的道路”這句話時，“燈塔”在這里是一種隱喻表達(dá)，代表著具有指引作用的人，新方法可能難以準(zhǔn)確理解這種隱喻語義，從而影響對重要實(shí)體的識別。4.3.2與其他方法的比較分析與傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法相比，基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的新方法具有顯著的優(yōu)勢?；谝?guī)則的方法依賴人工編寫大量復(fù)雜的規(guī)則，這些規(guī)則往往基于特定的語言結(jié)構(gòu)和領(lǐng)域知識，缺乏泛化能力。在面對不同領(lǐng)域、不同語言風(fēng)格的語篇時，基于規(guī)則的方法需要重新編寫和調(diào)整大量規(guī)則，否則很難準(zhǔn)確識別實(shí)體。在處理醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的文本時，基于規(guī)則的方法需要專門針對醫(yī)學(xué)術(shù)語、疾病名稱等編寫規(guī)則，而這些規(guī)則在處理科技新聞或歷史文獻(xiàn)時可能完全不適用。新方法則通過對語篇網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和分析，能夠自動學(xué)習(xí)不同領(lǐng)域語篇中的語義模式和結(jié)構(gòu)特征，具有更強(qiáng)的泛化能力。無論是醫(yī)學(xué)文本、科技新聞還是歷史文獻(xiàn)，新方法都能根據(jù)語篇網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)進(jìn)行重要實(shí)體識別，不需要針對每個領(lǐng)域單獨(dú)編寫規(guī)則，大大提高了方法的通用性和適應(yīng)性。與基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法相比，新方法在處理復(fù)雜語義關(guān)系方面表現(xiàn)更優(yōu)?；诮y(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，如條件隨機(jī)場（CRF）模型，主要依賴于局部的特征和統(tǒng)計(jì)信息，對長距離依賴關(guān)系和復(fù)雜語義結(jié)構(gòu)的處理能力有限。在識別命名實(shí)體時，CRF模型主要利用文本的詞法、句法和語義特征，以及相鄰位置的標(biāo)簽信息來進(jìn)行預(yù)測，對于距離較遠(yuǎn)的實(shí)體之間的語義關(guān)聯(lián)難以捕捉。新方法通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析，能夠從全局角度考慮實(shí)體之間的關(guān)系，通過分析節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的位置、連接方式以及節(jié)點(diǎn)之間的信息傳播路徑，有效地處理長距離依賴關(guān)系和復(fù)雜語義結(jié)構(gòu)。在“由于全球經(jīng)濟(jì)形勢的變化，許多企業(yè)調(diào)整了發(fā)展戰(zhàn)略，這一決策對市場產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響”這句話中，基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可能難以準(zhǔn)確識別“經(jīng)濟(jì)形勢的變化”與“對市場產(chǎn)生影響”之間的長距離語義關(guān)聯(lián)，而新方法通過對語篇網(wǎng)絡(luò)的分析，能夠清晰地捕捉到這些實(shí)體之間的關(guān)系，準(zhǔn)確識別出重要實(shí)體。在不同場景下，各種方法具有不同的適用性。在對準(zhǔn)確性要求極高且語篇結(jié)構(gòu)相對規(guī)范、領(lǐng)域知識相對固定的場景，如法律文檔處理、金融報(bào)表分析等，基于規(guī)則的方法在經(jīng)過精心設(shè)計(jì)和優(yōu)化規(guī)則后，能夠準(zhǔn)確地識別出符合規(guī)則的實(shí)體，具有較高的可靠性。在法律文檔中，對于法律條款、當(dāng)事人名稱、案件編號等實(shí)體的識別，基于規(guī)則的方法可以根據(jù)法律行業(yè)的特定規(guī)則和術(shù)語進(jìn)行準(zhǔn)確匹配。但對于領(lǐng)域知識復(fù)雜多變、語義關(guān)系豐富的場景，如新聞報(bào)道、社交媒體文本等，新方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢。新聞報(bào)道涵蓋了各種領(lǐng)域和事件，語言表達(dá)靈活多樣，語義關(guān)系復(fù)雜，新方法能夠通過對語篇網(wǎng)絡(luò)的分析，全面捕捉語義信息，準(zhǔn)確識別重要實(shí)體；基于深度學(xué)習(xí)的方法，如BiLSTM-CRF模型和BERT-NER模型，能夠自動學(xué)習(xí)文本中的語義和語法特征，對復(fù)雜文本的處理能力較強(qiáng)。在社交媒體文本中，語言表達(dá)更加隨意、口語化，存在大量的縮寫、網(wǎng)絡(luò)用語和不規(guī)范表達(dá)，基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠通過對大規(guī)模社交媒體語料的學(xué)習(xí)，適應(yīng)這種復(fù)雜的語言環(huán)境，準(zhǔn)確識別實(shí)體。在對計(jì)算資源和實(shí)時性要求較高的場景，如實(shí)時搜索、在線客服等，輕量級的基于規(guī)則或簡單統(tǒng)計(jì)的方法可能更合適，因?yàn)樗鼈冇?jì)算復(fù)雜度低，能夠快速給出識別結(jié)果；而新方法由于計(jì)算復(fù)雜度較高，在這些場景下可能無法滿足實(shí)時性要求。五、案例分析5.1新聞?wù)Z篇中的應(yīng)用5.1.1案例選取與背景介紹選取一則具有廣泛影響力的熱點(diǎn)新聞報(bào)道作為案例，該新聞聚焦于“華為在5G技術(shù)領(lǐng)域取得重大突破并與多個國際企業(yè)達(dá)成合作”。在當(dāng)前全球科技競爭激烈，5G技術(shù)作為新一代通信技術(shù)的核心，其發(fā)展和應(yīng)用備受關(guān)注。華為作為全球知名的通信技術(shù)企業(yè)，在5G領(lǐng)域的進(jìn)展不僅對自身發(fā)展意義重大，也對全球通信行業(yè)格局產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。這則新聞中涉及多個重要實(shí)體，其中“華為”作為主角，是一家在全球通信市場具有重要地位的企業(yè)，其在5G技術(shù)研發(fā)、設(shè)備制造和市場拓展等方面的動態(tài)一直是行業(yè)焦點(diǎn)；“5G技術(shù)”是新聞的核心技術(shù)領(lǐng)域，代表著當(dāng)前通信技術(shù)的前沿水平，具有高速率、低時延、大容量等特點(diǎn)，其突破和應(yīng)用將推動物聯(lián)網(wǎng)、智能交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等眾多領(lǐng)域的發(fā)展；“國際企業(yè)”涵蓋了與華為達(dá)成合作的一系列全球知名企業(yè)，這些企業(yè)在各自的領(lǐng)域具有優(yōu)勢，與華為的合作將實(shí)現(xiàn)資源共享、技術(shù)互補(bǔ)，共同推動5G技術(shù)在全球的應(yīng)用和發(fā)展。這些重要實(shí)體之間的關(guān)系構(gòu)成了新聞的核心內(nèi)容，通過對它們的分析，能夠深入理解新聞事件的本質(zhì)和影響。5.1.2基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的實(shí)體識別過程首先，運(yùn)用自然語言處理技術(shù)對新聞?wù)Z篇進(jìn)行預(yù)處理，通過詞法分析將新聞文本分割成詞匯單元，并進(jìn)行詞性標(biāo)注，確定每個詞匯的詞性，同時利用命名實(shí)體識別工具初步識別出“華為”“5G技術(shù)”“國際企業(yè)”等命名實(shí)體，這些實(shí)體將作為語篇網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)。接著進(jìn)行句法分析和語義分析，構(gòu)建語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。通過依存句法分析明確詞匯之間的語法關(guān)系，如“華為”是“取得”這個動作的執(zhí)行者，即主語；“重大突破”是“取得”的對象，即賓語。利用語義角色標(biāo)注和語義知識庫，挖掘詞匯之間的語義關(guān)系，“5G技術(shù)”與“重大突破”之間存在屬性關(guān)系，表明是5G技術(shù)方面取得了突破；“華為”與“國際企業(yè)”之間是合作關(guān)系?；谶@些分析結(jié)果，構(gòu)建以節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體、邊表示語義關(guān)系的語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。然后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析，計(jì)算節(jié)點(diǎn)的度中心性、中介中心性等指標(biāo)?！叭A為”這個節(jié)點(diǎn)與“5G技術(shù)”“國際企業(yè)”“重大突破”“合作”等多個節(jié)點(diǎn)相連，其度中心性較高，說明它在語篇網(wǎng)絡(luò)中與其他實(shí)體具有廣泛的語義關(guān)聯(lián)，是語篇討論的核心。“5G技術(shù)”節(jié)點(diǎn)在許多語義傳遞路徑中頻繁出現(xiàn)，中介中心性較高，表明它在連接不同語義部分、傳遞信息方面起到關(guān)鍵作用。從重要性較高的節(jié)點(diǎn)開始，逐步刪除節(jié)點(diǎn)并觀察網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化。當(dāng)刪除“華為”節(jié)點(diǎn)時，網(wǎng)絡(luò)的連通性受到嚴(yán)重破壞，原本緊密相連的關(guān)于5G技術(shù)突破和合作的語義關(guān)系變得松散，許多與華為相關(guān)的信息無法有效連接，導(dǎo)致語義理解出現(xiàn)困難。當(dāng)刪除“5G技術(shù)”節(jié)點(diǎn)時，網(wǎng)絡(luò)中關(guān)于技術(shù)突破和應(yīng)用的語義路徑被切斷，新聞?wù)Z篇中核心技術(shù)相關(guān)的信息無法準(zhǔn)確傳達(dá)。根據(jù)節(jié)點(diǎn)刪除對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和語義理解的影響程度，調(diào)整實(shí)體的權(quán)重。由于刪除“華為”和“5G技術(shù)”節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)和語義理解影響巨大，大幅提高它們的權(quán)重。在識別過程中，設(shè)置權(quán)重閾值，當(dāng)實(shí)體的權(quán)重超過該閾值時，判定為重要實(shí)體。通過這種基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的方法，準(zhǔn)確識別出“華為”“5G技術(shù)”“國際企業(yè)”等重要實(shí)體。5.1.3識別結(jié)果對新聞分析的價值基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析識別出的重要實(shí)體，在新聞分析中具有多方面的重要價值。在提取新聞關(guān)鍵信息方面，這些重要實(shí)體為快速準(zhǔn)確地把握新聞核心內(nèi)容提供了關(guān)鍵線索。通過識別出“華為”“5G技術(shù)”“國際企業(yè)”“重大突破”“合作”等重要實(shí)體，能夠迅速了解新聞的主要內(nèi)容是華為在5G技術(shù)領(lǐng)域取得突破并與國際企業(yè)展開合作。這使得讀者或信息處理系統(tǒng)能夠在大量的新聞文本中，快速聚焦關(guān)鍵信息，提高信息獲取的效率。在信息爆炸的時代，新聞數(shù)量龐大，通過重要實(shí)體識別，可以快速篩選出有價值的新聞，并準(zhǔn)確理解其核心要點(diǎn)，避免在無關(guān)信息上浪費(fèi)時間。在理解新聞事件方面，重要實(shí)體之間的關(guān)系有助于深入剖析新聞事件的本質(zhì)和影響?！叭A為”與“5G技術(shù)”的緊密聯(lián)系，體現(xiàn)了華為在5G技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用中的主導(dǎo)地位，以及5G技術(shù)對華為發(fā)展的重要性?！叭A為”與“國際企業(yè)”的合作關(guān)系，則反映了5G技術(shù)領(lǐng)域的國際合作趨勢，以及華為在全球通信市場的影響力。通過分析這些實(shí)體關(guān)系，可以進(jìn)一步探討5G技術(shù)突破對全球通信行業(yè)的推動作用，以及國際合作對技術(shù)推廣和應(yīng)用的促進(jìn)作用。這有助于從更宏觀的角度理解新聞事件，挖掘事件背后的深層次原因和影響，為相關(guān)領(lǐng)域的決策和研究提供有力的支持。在通信行業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃中，了解華為在5G領(lǐng)域的進(jìn)展和國際合作情況，有助于其他企業(yè)制定相應(yīng)的發(fā)展策略，也有助于政府部門制定相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策。5.2學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中的應(yīng)用5.2.1學(xué)術(shù)文獻(xiàn)樣本分析選取計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的多篇高影響力學(xué)術(shù)論文作為樣本，這些論文涵蓋了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等多個熱門研究方向。計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展迅速，知識更新?lián)Q代快，學(xué)術(shù)論文數(shù)量龐大且內(nèi)容復(fù)雜，對該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，能夠充分檢驗(yàn)基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別方法在處理專業(yè)領(lǐng)域復(fù)雜文本時的性能和效果。這些學(xué)術(shù)論文的內(nèi)容具有高度的專業(yè)性和前沿性，涉及大量的專業(yè)術(shù)語、復(fù)雜的算法描述和理論推導(dǎo)。在一篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的論文中，會出現(xiàn)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“反向傳播”“梯度下降”等專業(yè)術(shù)語，以及對算法原理、實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果分析的詳細(xì)闡述。論文的結(jié)構(gòu)通常遵循一定的規(guī)范，一般包括標(biāo)題、摘要、引言、相關(guān)工作、方法、實(shí)驗(yàn)、結(jié)果與討論、結(jié)論等部分。標(biāo)題簡潔明了地概括了論文的核心研究內(nèi)容，如“基于Transformer架構(gòu)的文本分類模型研究”；摘要則對論文的研究目的、方法、主要結(jié)果和結(jié)論進(jìn)行了簡要概述，使讀者能夠快速了解論文的關(guān)鍵信息；引言部分介紹了研究的背景、動機(jī)和目標(biāo)，闡述了該研究在所屬領(lǐng)域中的重要性和意義；相關(guān)工作部分對前人在該領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行了綜述和分析，明確了本研究與已有研究的關(guān)系和區(qū)別；方法部分詳細(xì)描述了研究中所采用的具體方法和技術(shù)，包括算法的設(shè)計(jì)、模型的構(gòu)建等；實(shí)驗(yàn)部分介紹了實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)集的選擇、實(shí)驗(yàn)的設(shè)置和過程等；結(jié)果與討論部分展示了實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，并對結(jié)果進(jìn)行了深入的分析和討論，探討了研究的局限性和未來的研究方向；結(jié)論部分總結(jié)了研究的主要成果和貢獻(xiàn)，強(qiáng)調(diào)了研究的創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用價值。通過對這些學(xué)術(shù)文獻(xiàn)樣本的深入分析，能夠全面了解計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域?qū)W術(shù)論文的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，為后續(xù)利用基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的方法進(jìn)行關(guān)鍵學(xué)術(shù)實(shí)體識別提供了豐富的研究對象和背景信息。5.2.2關(guān)鍵學(xué)術(shù)實(shí)體的識別與分析利用基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)破壞性分析的語篇重要實(shí)體識別方法，對選取的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)樣本進(jìn)行處理，成功識別出諸多關(guān)鍵學(xué)術(shù)實(shí)體。在作者和機(jī)構(gòu)方面，準(zhǔn)確識別出論文的所有作者姓名以及他們所屬的研究機(jī)構(gòu)。在一篇發(fā)表于《人工智能研究期刊》的論文中，識別出作者為“JohnSmith”“EmilyDavis”等，他們分別來自“斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系”“麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室”。這些作者和機(jī)構(gòu)信息對于學(xué)術(shù)交流、合作研究以及學(xué)術(shù)影響力的評估具有重要意義，通過了解作者和機(jī)構(gòu)的背景，可以判斷論文研究的可信度和權(quán)威性，也有助于追蹤學(xué)術(shù)研究的傳承和發(fā)展脈絡(luò)。研究主題和關(guān)鍵技術(shù)也是識別的重點(diǎn)。對于一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法改進(jìn)的論文，識別出“機(jī)器學(xué)習(xí)”“算法優(yōu)化”“特征選擇”“模型評估”等作為研究主題和關(guān)鍵技術(shù)。這些實(shí)體反映了論文的核心研究內(nèi)容和技術(shù)手段，有助于讀者快速了解論文的研究方向和創(chuàng)新點(diǎn)。在知識圖譜構(gòu)