【摘要】：快速發(fā)展的“互聯(lián)網(wǎng)+”極大程度上便利了人們的生活,同時也深刻變革了很多行業(yè)。以“互聯(lián)網(wǎng)+租房”為例,目前市面上就存在著諸如安居客、搜房網(wǎng)等多種線上房屋租賃信息平臺。租客在租賃房屋時,多數(shù)用戶會優(yōu)先通過互聯(lián)網(wǎng)方式來租賃房屋。然而大量網(wǎng)絡(luò)上的租賃信息存在很多缺點,例如有的對信息本身的篩查把關(guān)不夠嚴格,大多會出現(xiàn)夸大或隱瞞的情況;有的會收取一定數(shù)額的中介費用,這對希望可以直接聯(lián)系房東并節(jié)省中介費的租客來說可以是一筆可控支出。當下租賃房屋已成為很多人的熱點需求,對于如何在網(wǎng)頁上撥開繁雜的大量無用信息準確快速地找到精準信息,并剔除中介高效地聯(lián)系出租者或求租者,則變得很有意義。本文針對希望在互聯(lián)網(wǎng)上得到比較真實的房源,并尋求經(jīng)濟的租客而言,構(gòu)建了一個基于信息抽取技術(shù)的房屋租賃信息平臺。該平臺致力于搜集網(wǎng)頁上海量的出租和求租信息,對于目標群體傾向于信息真實,乃至經(jīng)濟的特點,設(shè)計開發(fā)了此房屋租賃信息平臺。平臺主要搜集顯示了網(wǎng)頁上個人發(fā)布的非中介房源信息,對于出租者用戶和求租者用戶都有較好的信息體驗。在信息的收集上,本文主要搜集來自豆瓣租房小組和各大校園BBS等社區(qū)網(wǎng)站,提取房源的詳細信息。用戶可根據(jù)關(guān)鍵地理位置和期望價格篩選目標信息,本平臺提供的信息源基于爬蟲技術(shù)以及規(guī)則和深度學習的信息抽取技術(shù)。本平臺基于的信息抽取,主要是對中文命名實體進行識別抽取。目前針對序列標注領(lǐng)域的命名實體識別問題,主流的解決模型是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與CRF(條件隨機場)模型相結(jié)合的RNN-CRF(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-條件隨機場)模型,但RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))在處理長文本時存在梯度彌散的不足,常用LSTM(長短時記憶模型)來代替,所以本信息抽取模型選取了 BiLSTM-CRF(雙向長短時記憶模型-條件隨機場)模型實現(xiàn)對房源具體信息中地理位置和機構(gòu)名的識別抽取工作;而對于房源具體信息中的價格以及供需關(guān)系,則采用基于規(guī)則的信息抽取模型。
【圖文】：

處理任務(wù)按照序列化機制，某一結(jié)點的輸出要依賴前面結(jié)點的計算結(jié)果輸入，因逡逑此可以認為ＲＮＮ具有記憶能力可以處理前后關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。從理論上來講ＲＮＮ可逡逑以長時間序列化數(shù)據(jù)，但在實際效果中其往往只能向前查看幾步，其結(jié)構(gòu)如圖２－１逡逑所示：逡逑在很多自然語言處理方面的問題上ＲＮＮ己經(jīng)取得了十分顯著的效果：像詞逡逑性標注，語句檢查等。目前長短時記憶模型ＬＳＴＭ邋（Ｌｏｎｇ邋Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ邋Ｍｅｍｏｒｙ）逡逑是應(yīng)用最為廣泛的ＲＮＮ模型，這種模型在處理長期依賴時的效果要遠遠優(yōu)于其逡逑他模型＇逡逑0ｕｔｐｕｔ邋Ｌａｙｅｒ邐’逡逑ＨｉｄｄｅｎＬａｙｅｒ邋ｃｋ逡逑ｉｎｐｕｔ邋Ｌａｙｅｒ邐＾逡逑圖２－１循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)－圖逡逑２．３．３長短時記憶模型逡逑長短時記憶模型（ＬＳＴＭ，邋Ｌｏｎｇ邋Ｓｈｏｒｔ－邋Ｔｅｒｍ邋Ｍｅｍｏｒｙ），是屬于ＲＮＮ結(jié)構(gòu)模逡逑型中的一種具體模型，ＬＳＴＭ可以解決標準循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的長距離依賴問題逡逑的缺陷，長時間傳遞梯度來使信息保持持久。其目的是使用過去的序列信息來推逡逑測當前的序列信息。逡逑１４逡逑

Ｚｆｘ逡逑圖２－２ＬＳＴＭ結(jié)構(gòu)圖逡逑如圖２－２所示，ＬＳＴＭ結(jié)構(gòu)中的基本節(jié)點稱為“ｃｅｌｌ”，輸入及輸出分別由輸逡逑入門（Ｉｎｐｕｔ邋Ｇａｔｅ）、輸出門（Ｏｕｔｐｕｔ邋Ｇａｔｅ）與ｃｅｌｌ交互，模型中同時加入遺忘門逡逑（ＦｏｒｇｅｔＧａｔｅ）用以將不再需要的伯息丟棄，以達到一定程度上的記憶效果［２Ｇ］。逡逑通過遺忘門決定從ｃｅｌｌ狀態(tài)中丟棄信息的程度，由ｓ＾ｍｏｉｄ函數(shù)將權(quán)值設(shè)為０逡逑到１之間的值：逡逑ｆｔ邋＝邋ｓｉｇｍｏｉｄ｛ＵｆＸｔ邋＋邋Ｗｆｈｔ＿ｘ邋＋邋ｂｆ）邐（２－１邋）逡逑式（２－１）中，ｘｔ是當前時刻的輸入向量，心＾是前一步隱藏層輸出的向量，＾逡逑表示輸入信息的權(quán)值參數(shù)，Ｗｆ表示遺忘門循環(huán)的權(quán)值參數(shù)，嶺是偏置項。逡逑在決定細胞的狀態(tài)需要更新的信息時，，首先需要輸入門確定更新的值，通過逡逑ｓ＾ｍｏｉｄ函數(shù)獲得一個０到１之間的值，再通過ｔａｎ／ｉ函數(shù)獲得新的候選細胞狀態(tài)逡逑向量：逡逑ｉｔ邋＝邋ｓｉｇｍｏｉｄ｛ＪＵｉＸｔ邋＋邋Ｗｉｈ＾邋＋邋ｂｉ）邐（２－２邋）逡逑ｃ＇ｔ邋＝邋ｔａｎｈ（Ｕｃｘｔ邋＋邋Ｗｃｈｔ＾－ｉ邋＋邋ｂｃ）邐（２－３邋）逡逑式（２－２邋）中
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.1;TP393.09

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本文編號：2655920