给定一个数据集共包括N个文档，标签集合为 L = { l 1 , l 2 , ⋯ , l k } ， k 为标签的总数。第 i 个文档 ( x i , y i ) 由一段文本 x i 及对应的标签子集 y i 组成，其中 x i = { w 1 i , w 2 i , ⋯ , w n i } ， y i = { y 1 i , y 2 i , ⋯ , y m i } ( y j i ∈ L , 1 ≤ j ≤ m ) ， n 为文档 x i 的长度， m 为文档所属的标签子集大小。多标签文本分类的任务就是训练一个预测模型，从而将最相关的一些标签分配给一个新的未标记的样本。

BERT预训练语言模型是由Google研究人员于2018年发布 [ 12 ]，全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即基于Transformers的双向编码表示。BERT模型在发布之时就在多个NLP任务取得了卓越的效果。BERT模型在大规模纯文本的语料库上通过无监督学习进行预训练，得到通用的语言表示，在下游NLP任务中再通过微调从而完成相应任务。BERT模型中包含多层的Encoder结构，模型结构如图2所示。

图2. BERT模型结构

本模型采用BERT作为编码器。对输入的司法文本进行编码，将输入文本转化为具有上下文信息的字符级别特征向量表示。另外，考虑到标签也是含有语义信息的文本，本模型将标签的语义信息也输入到BERT模型中，取特殊标记[CLS]对应的隐层状态作为标签语义信息的句子级别特征向量表示。

GRU是长短时记忆网络的一种变体，和LSTM一样同是RNN的变体，能有效克服RNN面临的梯度消失问题。GRU将遗忘门和输入门结合为更新门，输出门更名为重置门，和LSTM相比较少了一个门，因此参数量更少，训练速度更快。由于GRU网络的单向性，只能从前向捕获上文的语义信息，具有一定的局限性，可能导致重要信息的丢失。因此，本模型增添反向GRU对文本的逆序语义信息也进行学习，即利用BiGRU从前、后两个方向同时对文本序列的全局上下文特征进行提取，BiGRU的输入为BERT预训练语言模型得到的司法文本特征向量。

假设 x t 为 t 时刻的输入向量， h → t 和 h ← t 分别代表正向和反向GRU在 t 时刻的输出向量，并将全局正向隐向量 h → t 和全局反向隐向量 h ← t 组合成全局隐向量 h t ，数学表达式如下：

h → t = GRU ( x t , h → t − 1 ) (1)

h ← t = GRU ( x t , h ← t − 1 ) (2)

h t = [ h → t ; h ← t ] (3)

在多标签文本分类任务中，一个样本可能会对应多个标签，标签之间相互关联、相互影响，因此，要对标签之间的相关性进行充分利用。本模型首先会利用训练集中的标签共现关系构建出标签共存图 G = ( V , E ) ，其中V表示节点的集合，E表示边的集合。如果两个标签同时作为一个文档的标签出现，则它们之间连有一条边。对标签共存图，使用SDNE (Structural Deep Network Embedding) [ 13 ] 来进行图嵌入，对图中的结构信息进行保存，将标签共存图中的节点映射成向量表示。SDNE是一个半监督的模型，利用深度自编码器来对高度非线性的网络结构进行捕获。SDNE包括了两个组件，分别是无监督组件和有监督组件。无监督组件利用二阶相似性来捕获网络的全局结构，有监督组件使用一阶相似性来捕获网络的局部结构。通过在半监督模型中对一阶、二阶相似度进行联合优化，能对网络结构信息进行有效保留，优化函数如下：

L mix = v L reg + α L 1st + L 2nd (4)

L 1st = 2 t r ( Y T L Y ) (5)

L 2nd = ( S ^ − S ) ⊙ B F 2 (6)

其中，Y是顶点的嵌入向量，L是拉普拉斯矩阵。S为邻接矩阵， S ^ 为自编码器重构后的邻接矩阵， ⊙ 是哈达玛积，B是一个形状与邻接矩阵S相同的矩阵，当 s i , j = 0 时， b i , j = 1 ；当 s i , j = 1 时， b i , j = β > 1 。其中， α 、 β 和 v 都是参数， α 控制一阶相似性， β 控制邻接矩阵中非零元素的重构程度， v 控制L2正则化项。

近几年来，注意力机制(Attention Mechanism)在文本分类任务中被广泛应用，如图3所示。注意力机制模仿了人类大脑在对大量信息处理的过程中，聚焦于重要信息，忽略不必要信息的思维方式。在网络中添加注意力机制，可以让网络对输入序列中的某些特殊信息进行重点关注，从而提高网络对特征的捕捉能力。

图3. 注意力机制

注意力机制的具体的计算过程可分为三步：

1) 根据Query和对应的Key值进行相似度计算得到二者的注意力得分，如下所示：

f ( Q , K ) = Q K T (7)

2) 使用Softmax函数对上述得到的注意力得分进行归一化处理得到权重系数，如下所示：

a i = Softmax ( f ( Q , K ) ) (8)

3) 将权重系数与对应的Value值进行加权求和得到注意力输出，如下所示：

Attention ( Q , K , V ) = ∑   a i V (9)

将通过特征提取层获得的输入文本序列上下文信息分别传入语义注意力层、结构注意力层，不同的查询会给源文本中的内容赋予不同的权重，从而对潜在信息进行捕获。本模型引入注意力机制对标签信息进行充分的利用，突出文本对每个标签分类的贡献，语义注意力层关注标签固有的语义信息，结构注意力层倾向于关注标签之间的关联性，通过这两个注意力层来对文本特征进行进一步的提取。

将语义注意力层和结构注意力层的输出进行拼接，融合后的特征作为全连接层的输入z。全连接层以Sigmoid为激活函数，将各个标签所对应的输出值压缩至[0, 1]区间，计算公式如下所示，并将输出值大于等于设定阈值的标签作为预测结果。

Output = Sigmoid ( W z + b ) (10)

其中，W是参数矩阵，b是偏置项。

数据来源于CAIL2018罪名预测任务 [ 14 ]，原始数据集包括单标签数据和多标签数据，提取出数据集中的多标签数据作为本实验数据集，并将出现次数少于100的罪名删除，因为其样本过少，难以支撑模型的训练。本实验的标签为罪名，因此从东方法律网上搜集罪名的法律释义作为标签的语义信息。在数据集预处理的过程中，去除文档中的特殊符号。由于裁判文书存在特定的写作规范，因此对无用的子句，比如“经审理查明”、“公诉机关指控”等进行去除。

本实验的评价指标使用宏平均F1值 F 1 macro 、微平均F1值 F1 micro 及综合F1值 F1 union ，其计算公式如下所示：

F 1 macro = ∑ i = 1 n   F 1 i n (11)

F1 micro = 2 × Precision micro × Recall micro Precision micro + Recall micro (12)

F1 union = F1 macro + F1 micro 2 (13)

本文实验参数如下：BERT模型的隐藏单元数为1024，输入文本句子长度为500。LSTM隐藏层维度为1024，图嵌入维度为1024，学习率为1e−4。为了降低模型过拟合的风险，设置Dropout为0.2，并使用早停(Earlystopping)策略，若模型的损失在验证集上的效果没有明显的提升，则提前结束训练。

为了验证本文提出的模型有效性，本实验与以下一些常用的多标签模型进行对比实验，其中比较的模型有：

TextCNN：利用多种不同尺寸的卷积核对文本中不同大小的信息量提取，能更好地捕获局部相关性。

TextRCNN：通过双向RNN和一层最大池化层进行特征提取。

BiGRU-Attention：通过双向GRU进行特征提取，GRU是LSTM的变体，结构较LSTM简单，同时利用Attention机制对部分文本加强特征提取。

Bert：利用预训练模型，直接获取文本的句子级向量，再输入到分类器进行分类。

表1. 实验结果

表1显示了TextCNN、TextRCNN、BiGRU-Attention、Bert和本文提出的模型在数据集上的实验结果。从表中的数据可以看出，宏平均F1值、微平均F1值以及综合F1值，都是本文提出的模型最高，证明本模型有明显的性能提升。另外，由实验结果可以观察到宏平均F1值均小于微平均F1值，这是标记样本量少以及类别不平衡所导致的。宏平均F1值的提升能反映出引入标签语义信息和标签的结构信息能建立标签固有信息于文档内容之间的潜在关联，有效改善模型在“小类”上的预测性能。