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  • 实体识别和关系抽取
    2020-12-04 15:42:18

    模型图:项目中model.png

    请参照模型图理解代码

    1.项目大致流程描述:

    word/char Embedding(特征嵌入层):

    在词级别的向量基础上加入字符级的信息,这样的embedding可以捕捉前缀后缀这样的形态特征。

    先用skip-gram word2vec 模型预训练得到的词向量表将每个词映射为一个词向量,然后把每个词中字母用一个向量表示,把一个词中所包含的字母的向量送入 BiLSTM, 把前后两个最终状态和 词向量进行拼接,得到词的embedding

    BiLSTM层:

    把句子中所包含词的embedding输入,然后将前向、后向 每个对应位置的hidden state拼接起来得到新的编码序列。

    CRF Layer:

    采用BIO标注策略,使用CRF引入标签之间的依赖关系,

    计算每个词得到不同标签的分数

    计算句子的标签序列概率

    采用Viterbi算法得到分数最高的序列标签

    在进行命名实体时 通过最小化交叉熵损失 来达到 优化网络参数和CRF的目的,测试时用Viterbi算法得到分数最高的序列标签

    Label Embedding:

    实体标签的embedding。训练时真实标签,测试时为预测标签

    Heads Relations:

    输入为BiLSTM的hidden state和label Embedding的拼接。可以预测多个头,头和关系的决策是一块完成的,而不是先预测头,再用关系分类器预测关系

    标签策略: CRF层的输出是采用BIO标注策略的实体识别结果,head Relations层只有在和其他实体有关系时 会给出对应实体的尾单词和关系;在与其他实体没有关系时 head为原单词本身,关系为N

    Adversarial training(AT): 对抗训练 使分类器对于噪音数据有更强的鲁棒性(混合原来的样本+对抗样本)

    2.数据格式描述:

    #doc 5121 文件名

    ['token_id', 'token', "BIO", "relation", 'head']

    token_id : 每个文件中词所在位置下标

    token : 词

    BIO: 标注实体类型

    relation: 实体关系

    head: 当前 实体关系 对应实体的位置下标

    data_parsers.py:

    docId: 文件名称id

    token_ids: 词在每个文件中对应位置的下标列表

    tokens: 单词的列表

    BIOs: 词对应的实体列表

    ecs: 没加标注的的实体列表

    relations: 实体关系的列表

    heads: 实体关系对应实体下标位置的列表,如[[2],[3,4]]

    char_ids: 每个单词中的每个字母对应的id的列表,如 两个单词第一个单词包含三个字母,第二个单词包含四个字母[[1,2,3],[11,12,1,4]]

    embedding_ids:单词对应id的列表

    BIO_ids: 实体对应id的列表

    ec_ids: 没加标注的实体对应id的列表

    joint_ids: 实体关系联合的列表:计算规则(可参考后期验证数据校验时的 数据处理规则):headId*len(set(relations))+relation_id

    实体关系的去重列表长度:len(set(relations))

    该实体谷关系对应的实体下标:headId

    实体关系 对应的id: relation_id

    3.文件描述:方法详细功能在代码注释中可看

    data_build.py 初始化配置文件及数据

    data_parsers.py 封装数据

    model.py 模型

    train.py 模型训练

    data_utils 数据转换、处理

    eval 模型校验

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  • 关系抽取中的几个文件 initial文件 reading word embedding data 处理词向量 vec.txt是预训练词嵌入文件。 此文件是从《纽约时报注释语料库》(LDC数据LDC2008T19)中学习的。 从纽约时报注释语料库中获取。 实体...

    最近一直在做相关的研究。
    但是输出太少,我也不知道自己到底懂了没懂。
    以后将每日学习记录输出到博客自己看。
    剩下一个月好好加油(之前都实习去了,乱七八糟)
    关系抽取中的几个文件
    initial文件
    reading word embedding data
    处理词向量
    vec.txt预览
    vec.txt是预训练词嵌入文件。
    此文件是从《纽约时报注释语料库》(LDC数据LDC2008T19)中学习的。
    纽约时报注释语料库中获取。

    实体嵌入是随机初始化的。
    实体嵌入中的实体数应与train.txt中的实体数相同。
    原data目录中含五个文件
    train.txt:训练文件,格式
    (fb_mid_e1,fb_mid_e2,e1_name,e2_name,关系,句子)。

    {
    "text": "Not many people have cooler family closets to raid than Theodora Richards , the daughter of the Rolling Stones guitarist Keith Richards and the 70 's supermodel Patti Hansen .",
    "relation": "/people/person/children", 
    "h": {"id": "/guid/9202a8c04000641f8000000000dad102", 
    "name": "Patti Hansen",
    "pos": [161, 173]},
    "t": {"id": "/guid/9202a8c04000641f8000000000d4eb59",
    "name": "Theodora Richards", 
    "pos": [56, 73]}}
    

    test.txt:测试文件,格式与train.txt相同。
    Relation2id.txt:所有关系和对应的ID,每行一个。
    relation2id

    vec.txt:预训练词嵌入文件。
    entity_ebd.npy:实体嵌入文件。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    CRF层,用于学习到标签的约束条件。
    参考
    https://www.bilibili.com/video/BV1BK4y1C7Hj?from=search&seid=16670832614159685369

    展开全文
  • 实体识别和关系抽取的联合模型总结

    万次阅读 多人点赞 2019-02-27 17:15:25
    实体识别和关系抽取的目标是从非结构化的文本中发现(实体1、关系、实体2)的三元组,它对知识库的构建问答任务都很重要,是信息抽取的核心问题。 现有的关系抽取方法主要有两种: 1.使用流水线方法进行抽取:先...

    实体识别和关系抽取的目标是从非结构化的文本中发现(实体1、关系、实体2)的三元组,它对知识库的构建和问答任务都很重要,是信息抽取的核心问题。

    现有的关系抽取方法主要有两种:

    1.使用流水线方法进行抽取:先对句子进行实体识别,然后对识别出的实体两两组合,再进行关系分类,最后把存在实体关系的三元组做为输入。

    缺点:1.错误传播,实体识别模块的错误会影响下面的关系分类性能。2.差生了没必要的冗余信息,没有关系的实体会带来多余信息,提升错误率。

    2.实体识别和关系抽取的联合模型:对句子同时做实体识别和关系抽取得到一个有关系的实体三元组。

    模型结构图:

    数据标记策略:采用BIO标记策略。字在句子中的下标(token_id),字(token),标注标签(BIO),实体关系(无关系则为N)(relations),对应关系下标位置(无关系则为当前下标)(heads)。

    比如有如下一句话:张三和李四居住在北京和上海,姓名和地址有live_in关系,标记位置为地址最后一个字的下标。

    数据预处理:

    1.读取所有数据,获得字的部首的全集chars_set,实体标签的全集bios_set,关系的全集relations_set。

    2.遍历训练数据,将每个句子中token_id,token,bio,relations,heads作为列表封装到该句子中。再遍历当前句子将样本数据id化,将句子中字列表embedding_ids,偏旁部首id的列表char_ids,实体标签的列表bio_ids,关系的列表scoringMatrixHeads封装到句子中。其中scoringMatrixHeads的获得:

    1).先获取关系relations的ids,id从relations_set全集里边对应。比如‘三’对应['Live_In', 'Live_In'],而Live_In在relations_set中下标为3,则relations对应的ids为[3,3]

    2).遍历字对应关系relations的列表,将heads*len(relations_set)+relations。比如‘三’对应relations为[23,23],对应heads为[9,12],relations_set长度为10,则scoringMatrixHeads=[9*10+3,12*10+3]=[93,123]

    3.处理句子id化的数据,使其在一个批量数据内每个句子的维度相等,已最长句子的维度作为最大维度,不足的填充0。其中scoringMatrixHeads关系的处理需要特别说明一下,先初始化一个  [句子长度,句子长度*len(relations_set)]的0矩阵scoringMatrix,遍历scoringMatrixHeads,将每个字的通过步骤2计算出来的id作为scoringMatrix矩阵的列向量 填充1,用1来表示字与字之间的关系。

    模型结构:

    1.word Embedding层:先初始化偏旁部首char_ids权重参数,词嵌入,通过双向LSTM提取特征得到char_logitics。加载skip-gram模型预训练的字向量,得到word embedding,将word embedding和char_logitics拼接作为模型的输入inputs。

    2.双向LSTM层:通过三个隐藏层的双向LSTM对输入的inputs进行特征提取得到lstm_out。

    3.对lstm_out做激活函数为relu的全连接,进行实体分类,得到nerScores

    4.通过BIO标记策略,使用CRF引入标签间的依赖关系。1.计算每个词得到不同标签的分数。2.计算句子的标签序列概率。通过最小化交叉熵损失函数得到ner_loss。最后使用viterbi算法得到分数最高的标签preNers。

    5.对步骤4得到的labels(训练则用真实标签,测试则用预测的标签preNers)进行词嵌入得到label Embedding,将步骤2中输出的lstm_out和label Embedding拼接得到rel_inputs,作为实体关系预测的输入。

    6.通过下列公式计算每个词最有可能对应的关系和头向量(即为样本中的relations和heads)得到rel_scores。

    7.对得到的rel_scores与数据预处理中得到的scoringMatrix矩阵做sigmod交叉熵,得到损失rel_loss。对rel_scores做sigmod预测实体关系得到pre_Rel。

    8.对抗训练层:通过在原来的embedding上加入最坏的扰动使损失函数最大,来得到对抗样本。

    噪音数据:损失对词向量求导,再L2正则化,再乘以一个系数。

    使用如下公式得到最终损失:

    9.使用Adam优化函数优化损失。

    代码地址:https://github.com/NeilGY/NER_entityRelationExtration

    展开全文
  • 从非结构化文本中自动抽取三元组知识并构建知识图谱需要用到的核心技术就是命名实体识别和关系抽取,现在已经有了很多相关的具体算法模型,对于这些大家可以看顶会论文技术分享,我们主要来介绍几个专门面向中文...

    知识图谱已经在人工智能的各个领域发挥越来越重要的作用,例如视觉问答、对话系统、推荐系统等。知识图谱构建是应用这些知识图谱的基础,而面对生活和企业中数据的爆发式增长,自动化知识图谱构建显得越来越重要。从非结构化文本中自动抽取三元组知识并构建知识图谱需要用到的核心技术就是命名实体识别和关系抽取,现在已经有了很多相关的具体算法和模型,对于这些大家可以看顶会论文和技术分享,我们主要来介绍几个专门面向中文的命名实体识别和关系抽取的工具。

     

    1. 中文分词

    中文自然语言处理与其它语言比如英语的最大不同之处在于英文中每个词直接由空格分隔开,但是中文是以字来分隔的,对于机器来说并不知道一句话中哪些字组成一个词。因此,在实现很多中文的自然语言处理功能时,需要先进行分词处理,将一句话中的中文词语分隔开。首先,我们来介绍一种最流行的中文分词工具jieba

    jieba的官方github地址:https://github.com/fxsjy/

    ieba在官方对jieba(标星24.5k+)的介绍中,我们看到是这样说的:

    “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件

    不是人自吹,jieba确实是目前最好的中文分词工具,我们来看看这个小东西都有什么特点。

    1. 支持全自动安装:
      easy_install jieba
      或者
      pip install jieba / pip3 install jieba

      2. 对于同一个句子,支持四种分词模式:

    • 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析。
    • 全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但不能解决歧义。
    • 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。
    • paddle模式:利用PaddlePaddle深度学习框架,训练序列标注(双向GRU)网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny:
    pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1

    3. 支持繁体分词

    4. 支持自定义词典

    5. 算法上,采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合。对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法。具体的jieba和用法可以参考官方github文档。

     

    2. 命名实体识别

    目前较为成熟的中文命名实体识别(NER)工具包括LTP,PyHanlp,Lac等。

    2.1 语言技术平台(LTP)

    语言技术平台(LTP) 是哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广,LTP 已经成为国内外最具影响力的中文处理基础平台,曾获 CoNLL 2009七国语言句法语义分析评测 总成绩第一名,中文信息学会钱伟长一等奖等重要成绩和荣誉。LTP提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、高效、精准的自然语言处理技术。目前,LTP 已经被 500 多家国内外研究机构和企业使用,多家大企业和科研机构付费使用。

    LTP官方地址:http://ltp.ai/

    要想用LTP实现中文命名实体识别非常简单,首选,只需要一行指令便可自动安装部署LTP:

    pip install ltp

    接着,需要加载模型:

    from ltp import LTltp = LTP() # 默认加载 Small 模型

    这时,就可以愉快的使用命名实体识别了:

    from ltp import LTP
    ltp = LTP()
    seg, hidden = ltp.seg(["杨超越在1998年7月31日出生于江苏省盐城市大丰区。"])
    ner = ltp.ner(hidden)tag, start, end = ner[0][0]print(tag,":", "".join(seg[0][start:end + 1]))]

    利用LTP官方提供的在线演示系统:http://ltp.ai/demo.html

    可以通过可视化直接看到对“杨超越在1998年7月31日出生于江苏省盐城市大丰区。”这句话的命名实体识别的效果:

    从上面的结果可以看到,LTP可以识别出“杨超越”为人名,“江苏省”为地名,但是无法识别出例如“1998年”这种时间类型的实体,同时对于“盐城市”和“大丰区”这类地名也无法识别。

     

    2.2 Pyhanlp

    HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。内部算法经过工业界和学术界考验。目前,基于深度学习的HanLP 2.0正处于alpha测试阶段,未来将实现知识图谱、问答系统、自动摘要、文本语义相似度、指代消解、三元组抽取、实体链接等功能。

    Pyhanlp的github项目官方地址:

    https://github.com/hankcs/pyhanlp

    这里我们介绍的Pyhanlp是HanLP1.x的Python接口,支持自动下载与升级HanLP1.x,兼容py2、py3。安装Pyhanlp的步骤比LTP稍微复杂一步,首先需要安装JDK,官方下载地址为:

    https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html

    需要注意的是,这里需要保证JDK的位数、操作系统位数和Python位数一致。然后设置JAVA_HOME环境变量,接着,就可以根据如下指令安装Pyhanlp了:

    conda-forge jpype1==0.7.0      # (可选)conda安装jpype1更方便pip install pyhanlp

    然后,就可以使用Pyhanlp来进行命名实体识别了,仍然需要通过类似于LTP的流程,先加载模型,再执行命名实体识别:

    import pyhanlp
    text = '杨超越在1998年7月31日出生于江苏省盐城市大丰区。'
    NLPTokenizer = pyhanlp.JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')
    NER = NLPTokenizer.segment(text)
    print(NER)

    为了和LTP的命名实体识别的效果进行对比,使用Pyhanlp官方提供的在线演示系统:http://hanlp.hankcs.com/

    并针对同样的一个实例“杨超越在1998年7月31日出生于江苏省盐城市大丰区。”,用Pyhanlp对这句话的命名实体识别的效果为:

     

    2.3 BosonNLP

    BosonNLP实体识别引擎基于自主研发的结构化信息抽取算法,F1分数达到81%,相比于StanfordNER高出7个百分点。通过对行业语料的进一步学习,可以达到更高的准确率。

    BosonNLP项目官方地址:http://static.bosonnlp.com/

    BosonNLP 是一个更加商业化的中文语义分析API,其中,对于命名实体识别任务,可以识别时间、地点、人名、组织名、公司名、产品名、职位这几类实体。

    安装这个工具非常简便:

    pip install bosonnlp

    接着,就可以调用这个API进行命名实体识别的任务了:

    from bosonnlp import BosonNLP
    import os
    nlp = BosonNLP(os.environ['BOSON_API_TOKEN'])
    nlp.ner('杨超越在1998年7月31日出生于江苏省盐城市大丰区。', sensitivity=2)

    同样,为了和前两个工具LTP和Pyhanlp进行对比,针对同样的一个实例“杨超越在1998年7月31日出生于江苏省盐城市大丰区。”,使用BosonNLP官方提供的在线演示系统:http://static.bosonnlp.com/demo#overview-ner

    用BosonNLP对这句话的命名实体识别的效果为:

    可以看到,用BosonNLP这个工具,能够同时识别出这句话中的人名,时间和地名,相比前两个系统具有最好的命名实体识别的效果

     

    当然,除了前面介绍的这个三个命名实体识别的工具,还有很多开源的工具可以使用,包括:

     

    3. 关系抽取

    目前,专门面向中文的关系抽取工具并不多,泽宇搜集到的中文关系抽取工具有DeepKE,Jiagu和DeepDive。

    3.1 DeepKE

    DeepKE是浙江大学知识引擎实验室开发的中文关系抽取开源工具,项目官方地址是:

    https://github.com/zjunlp/deepke

    安装DeepKE,首先需要安装一些配置环境所需的依赖包:

    • python >= 3.6
    • torch >= 1.2
    • hydra-core >= 0.11
    • tensorboard >= 2.0
    • matplotlib >= 3.1
    • transformers >= 2.0
    • jieba >= 0.39

    相比于前面介绍的命名实体识别工具,DeepKE的封装性相对没有那么强,目前只能通过源码安装方式:

    git clone https://github.com/zjunlp/deepke.gitcd deepke
    再采用 pip install -r requirements.txt 安装上述的相关依赖包。

    然后,对于我们自己的关系抽取任务,使用DeepKE提供的模型对我们的数据集进行训练,所有的训练数据需要存储在 data/origin 文件夹中。接着,就可以训练关系抽取的模型了,DeepKE提供了7种不同的关系抽取模型,包括:

    • 基于 CNN 的关系抽取模型
    • 基于 BiLSTM 的关系抽取模型
    • 基于 PCNN 的远程监督关系抽取模型
    • 基于 Capsule 的关系抽取模型
    • 基于 Transformer 的关系抽取模型
    • 基于 GCN 的关系抽取模型
    • 基于 BERT 语言预训练模型的关系抽取模型

    可以看到,DeepKE提供的所有模型都是基于深度学习的关系抽取模型,其中包括最新的基于Transformer、GCN和BERT的模型,具体的每种模型的使用可以参考官方提供的文档:

    https://github.com/zjunlp/deepke/wiki

     

    3.2 Jiagu

    Jiagu使用大规模语料训练而成。将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类等常用自然语言处理功能。

    Jiagu是思知机器人公司开发的一个针对中文关系抽取的开源工具,Jiagu的项目官方地址是:

    https://github.com/ownthink/Jiagu

    安装Jiagu就非常方便,可以直接自动安装:

    pip install -U jiagu

    但是,Jiagu的关系抽取目前仅用于测试的功能,只能使用百科的描述进行测试。使用方法为:

    import jiagu
    text = '姚明1980年9月12日出生于上海市徐汇区,祖籍江苏省苏州市吴江区震泽镇,前中国职业篮球运动员,司职中锋,现任中职联公司董事长兼总经理。'
    knowledge = jiagu.knowledge(text)
    print(knowledge)

     

    3.3 DeepDive

    deepdive是由斯坦福大学InfoLab实验室开发的一个开源知识抽取系统。它通过弱监督学习,从非结构化的文本中抽取结构化的关系数据 。

    斯坦福开源的DeepDive原本只能支持英文的关系抽取,国内最大的知识图谱开放平台OPENKG修改了DeepDive中自然语言处理的model包,使它支持中文,并提供中文使用手册,后续将持续更新一些针对中文的优化。

    支持中文的DeepDive项目的官方地址为:

    http://www.openkg.cn/dataset/cn-deepdive

    希望这几个非常实用的面向中文的命名实体识别和关系抽取工具能够帮助大家实现非结构化知识抽取,快速自动构建知识图谱,并赋能各种融入知识的人工智能项目中。

     

    往期精选:

    速览EMNLP 2020上录取的知识图谱相关论文

    介绍一些知识图谱的实际应用类项目

    已嵌入微信公众号内的小图聊天机器人介绍和使用说明

    知识图谱最新权威综述论文解读:知识表示学习部分

    手把手教你搭建一个中式菜谱知识图谱可视化系统

     

    如果对文章感兴趣欢迎关注知乎专栏人工智能遇上知识图谱“,也欢迎关注同名微信公众号人工智能遇上知识图谱”,让我们一起学习并交流讨论人工智能与知识图谱技术。

                                                          

    展开全文
  • 人工智能-语音识别-面向中文自然语言的实体识别和关系抽取技术研究.pdf
  • 《原始论文:Joint entity and relation extraction based on a hybrid neural network》 参考资料: 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习
  • 关于在智能医疗领域电子病历信息抽取的很好的一篇综述论文,推荐阅读。
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