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  • 知乎id: WhiteAndWhite(本人是北邮研究生,毕设的方向是实体关系抽取,在这里总结一下我看过的关于这个task的文献,肯定有很多错误,还请大家指出。知乎上有我实验室的专栏,我在上面会每隔三个礼拜发布一篇文章,...

    出现的知乎的链接笔记部分是我写的,也有我的同学写的。知乎id: WhiteAndWhite

    (本人是北邮研究生,毕设的方向是实体关系抽取,在这里总结一下我看过的关于这个task的文献,肯定有很多错误,还请大家指出。知乎上有我实验室的专栏,我在上面会每隔三个礼拜发布一篇文章,一般都是关于本task的。本人才疏学浅,代码能力接近0,大家见笑了。)

    传统的关系抽取方法总结:

    基于句法解析增强的方法,Milleret al. 2000

    基于逻辑回归的方法,Kambhatla 2004

    基于核函数的方法,Zhao and Grishman 2005; Bunescu and Mooney 2006

    基于条件随机场的方法,Culotta et al. 2006

    远程监督,Distant supervision,Mintz et al. 2009

    基于无向图模型的关系抽取方法,Yao et al. 2010

    增强远程监督的假设,Riedel et al. 2010

    改进实体对齐,Takamatsuet al. 2012

    多实例多标签,Hoffmann etal. 2011

    多标签多实例+贝叶斯网络,Surdeanu etal. 2012

    基于深度学习的关系抽取方法(2015年之前的,CNN刚刚火起来):

    RNN,Socher et al. 2012

    [Socher et al. 2012] 提出使用递归神经网络来解决关系抽取问题。该方法首先对句子进行句法解析,然后为句法树上的每个节点学习向量表示。通过递归神经网络,可以从句法树最低端的词向量开始,按照句子的句法结构迭代合并,最终得到该句子的向量表示,并用于关系分类。该方法能够有效地考虑句子的句法结构信息,但同时该方法无法很好地考虑两个实体在句子中的位置和语义信息。

    CNN,Zeng et al. 2014

    他们采用词汇向量和词的位置向量作为卷积神经网络的输入,通过卷积层、池化层和非线性层得到句子表示。通过考虑实体的位置向量和其他相关的词汇特征,句子中的实体信息能够被较好地考虑到关系抽取中。

    CNN,新的损失函数,Santos et al. 2015

    后来,[Santos et al. 2015]还提出了一种新的卷积神经网络进行关系抽取,其中采用了新的损失函数,能够有效地提高不同关系类别之间的区分性。

    CNN,扩展至远程监督,Zeng et al. 2015

    理解远程监督 a glance at Distant Supervision

    什么是远程监督呢?一开始是因为觉得人工标注数据比较费时费力,那么就有人想来个自动标注的方法。远程监督就是干这个事儿的。

    假设知识库KB当中存在实体与实体的关系,那么将KB当中的关系引入到正常的自然语言句子当中进行训练,例如‘苹果’和’乔布斯’在KB中的关系是CEO,那么我们就假设类似于“【乔布斯】发布了【苹果】的新一代手机”的句子上存在CEO的关系,如此,利用KB对海量的文本数据进行自动标注,得到标注好的数据(正项),再加入一些负项,随后训练一个分类器,每个分类是一个关系,由此实现关系抽取。

    09年的文章就是这个思想:在KB中有一个triplet,那么在corpus中凡是有这个entity pair的sentence全都当成含有这个relation的instance

    下面是我阅读过的文献,几乎都是基于深度学习的。这些文章有些很有新意,也有一些是在单纯灌水。

    论文总结 paper reading

    论文名称:Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks

    论文信息:Zeng et al. 2015 EMNLP

    模型名称:PCNN

    论文内容:非常经典的文章,分段式的max pooling。后面做的文章都要引用这篇文章。

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  • 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...

    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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  • 7.5命名实体识别(NER)目标是识别所有文字提及的命名实体。可以分成两个子任务:确定NE的边界和确定其类型。NLTK提供了一个已经训练好的可以识别命名实体的分类器,如果我们设置参数binary=True,那么命名实体只被...

    7.5命名实体识别(NER)

    目标是识别所有文字提及的命名实体。

    可以分成两个子任务:确定NE的边界和确定其类型。

    NLTK提供了一个已经训练好的可以识别命名实体的分类器,如果我们设置参数binary=True,那么命名实体只被标注为NE,没有类型标签。可以通过代码来看:

    >>>sent = nltk.corpus.treebank.tagged_sents()[22]>>>print nltk.ne_chunk(sent, binary=True)

    (S

    The/DT

    (NE U.S./NNP)is/VBZ

    one/CD

    ...

    according/VBG

    to/TO

    (NE Brooke/NNPT./NNPMossman/NNP)

    ...)>>>printnltk.ne_chunk(sent)

    (S

    The/DT

    (GPE U.S./NNP)is/VBZ

    one/CD

    ...

    according/VBG

    to/TO

    (PERSON Brooke/NNPT./NNPMossman/NNP)

    ...)

    7.6关系抽取

    一旦文本中的命名实体已被识别,我们就可以提取它们之间存在的关系。

    进行这一任务的方法之一,就是寻找所有的(X,α, Y)形式的三元组,我们可以使用正则表达式从α的实体中抽出我们正在查找的关系。下面的例子搜索包含词in的字符串。

    特殊的正则表达式(?!\b.+ing\b)是一个否定预测先行断言,允许我们忽略如success in supervising the transition of中的字符串,其中in 后面跟一个动名词。

    >>>IN = re.compile(r'.*\bin\b(?!\b.+ing)')>>>for docin nltk.corpus.ieer.parsed_docs('NYT_19980315'):

    ...for rel in nltk.sem.extract_rels('ORG', 'LOC', doc,

    ... corpus='ieer',pattern =IN):

    ...printnltk.sem.show_raw_rtuple(rel)

    [ORG:'WHYY'] 'in' [LOC: 'Philadelphia']

    [ORG:'McGlashan &Sarrail']'firm in' [LOC: 'San Mateo']

    [ORG:'Freedom Forum']'in' [LOC: 'Arlington']

    [ORG:'Brookings Institution'] ', the research group in' [LOC: 'Washington']

    [ORG:'Idealab'] ', a self-described businessincubator basedin' [LOC: 'Los Angeles']

    [ORG:'Open Text']', basedin' [LOC: 'Waterloo']

    [ORG:'WGBH'] 'in' [LOC: 'Boston']

    [ORG:'Bastille Opera']'in' [LOC: 'Paris']

    [ORG:'Omnicom'] 'in' [LOC: 'New York']

    [ORG:'DDB Needham']'in' [LOC: 'New York']

    [ORG:'Kaplan ThalerGroup']'in' [LOC: 'New York']

    [ORG:'BBDO South']'in' [LOC: 'Atlanta']

    [ORG:'Georgia-Pacific'] 'in' [LOC: 'Atlanta']

    如前文所示,CoNLL2002命名实体语料库的荷兰语部分不只包含命名实体标注,也包含词性标注。这允许我们设计对这些标记敏感的模式,如下面的例子所示。show_clause()方法以分条形式输出关系,其中二元关系符号作为参数relsym的值被指定。

    >>>fromnltk.corpusimport conll2002>>>vnv= """... (

    ... is/V| #3rdsing present and

    ... was/V| #past forms of the verb zijn ('be')

    ... werd/V| #and also present

    ... wordt/V #pastof worden('become')

    ... )

    ... .* #followed byanything

    ... van/Prep #followed byvan('of')

    ..."""

    >>>VAN=re.compile(vnv, re.VERBOSE)>>>for docin conll2002.chunked_sents('ned.train'):

    ...for r in nltk.sem.extract_rels('PER', 'ORG', doc,

    ... corpus='conll2002', pattern=VAN):

    ...print nltk.sem.show_clause(r,relsym="VAN")

    VAN("cornet_d'elzius",'buitenlandse_handel')

    VAN('johan_rottiers','kardinaal_van_roey_instituut')

    VAN('annie_lennox','eurythmics')

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  • 关系提取是指从文本中提取语义关系,这种语义关系通常发生在两个或多个实体之间。这些关系可以是不同类型的。" Paris is in France "表示巴黎与法国之间的" is in "关系。这可以用三元组(Paris, is in, France)来...

    关系提取是指从文本中提取语义关系,这种语义关系通常发生在两个或多个实体之间。这些关系可以是不同类型的。" Paris is in France "表示巴黎与法国之间的" is in "关系。这可以用三元组(Paris, is in, France)来表示。

    信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中抽取结构化信息的领域。该领域用于各种NLP任务,如创建知识图、问答系统、文本摘要等。关系抽取本身就是IE的一个子域。

    关系提取有五种不同的方法:

    基于规则的关系提取

    弱监督关系提取

    监督关系提取

    模糊监督关系提取

    无监督的关系提取

    我们将在一个较高的层次上讨论所有这些问题,并讨论每个问题的优缺点。

    基于规则的关系提取

    许多实体的关系可以通过手工模式的方式来提取,寻找三元组(X,α,Y),X是实体,α是实体之间的单词。比如,“Paris is in France”的例子中,α=“is”。这可以用正则表达式来提取。

    句子中的命名实体

    句子中的词性标记

    仅查看关键字匹配也会检索出许多假阳性。我们可以通过对命名实体进行过滤,只检索(CITY、is in、COUNTRY)来缓解这种情况。我们还可以考虑词性(POS)标记来删除额外的假阳性。

    这些是使用word sequence patterns的例子,因为规则指定了一个遵循文本顺序的模式。不幸的是,这些类型的规则对于较长范围的模式和具有更大多样性的序列来说是不适用的。例如:“Fred and Mary got married”就不能用单词序列模式来成功地处理。

    句子中的依赖路径

    相反,我们可以利用句子中的从属路径,知道哪个词在语法上依赖于另一个词。这可以极大地增加规则的覆盖率,而不需要额外的努力。

    我们也可以在应用规则之前对句子进行转换。例如:“The cake was baked by Harry”或者“The cake which Harry baked”可以转化成“Harry bake The cake”。然后我们改变顺序来使用我们的“线性规则”,同时去掉中间多余的修饰词。

    优点

    人类可以创造出具有高准确率的模式

    可以为特定的领域定制

    缺点

    人类模式的召回率仍然很低(语言种类太多)

    需要大量的人工工作来创建所有可能的规则

    必须为每个关系类型创建规则

    弱监督的关系提取

    这里的思想是从一组手工编写的规则开始,通过迭代的方式从未标记的文本数据中自动找到新的规则。或者,你可以从一个种子元组开始,用特定的关系描述实体。例如,seed={(ORG:IBM, LOC:Armonk), (ORG:Microsoft, LOC:Redmond)}表示具有“based in”关系的实体。

    Snowball是一个相当古老的算法示例,它可以实现以下功能:

    从一组种子元组开始(或使用一些手工规则从未标记的文本中提取一组种子)。

    从未标记的文本中提取和元组匹配的共现词,并用NER(命名实体识别器)标记它们。

    为这些事件创建模式,例如“ORG is based in LOC”。

    从文本中生成新的元组,例如(ORG:Intel, LOC: Santa Clara),并添加到种子集中。

    执行步骤2或终止并使用创建的模式进行进一步提取

    优点

    可以发现比基于规则的关系提取更多的关系(更高的召回率)

    更少的人力投入(只需要高质量的种子)

    缺点

    随着每次迭代,模式的集合更容易出错

    在通过元组共现生成新模式时必须小心,例如“IBM shut down an office in Hursley”可能被错误的认为是“based in”关系。

    新的关系类型需要新的种子(必须手动提供)

    有监督的关系提取

    进行监督关系提取的一种常见方法是训练一个层叠的二分类器(或常规的二分类器)来确定两个实体之间是否存在特定的关系。这些分类器将文本的相关特征作为输入,从而要求文本首先由其他NLP模型进行标注。典型的特征有:上下文单词、词性标注、实体间的依赖路径、NER标注、tokens、单词间的接近距离等。

    我们可以通过下面的方式训练和提取:

    根据句子是否与特定关系类型相关或不相关来手动标注文本数据。例如“CEO”关系:“Apple CEO Steve Jobs said to Bill Gates.” 是相关的,“Bob, Pie Enthusiast, said to Bill Gates.”是不相关的。

    如果相关句子表达了这种关系,就对正样本/负样本进行手工的标注。“Apple CEO Steve Jobs said to Bill Gates.”:(Steve Jobs, CEO, Apple) 是正样本,(Bill Gates, CEO, Apple)是负样本。

    学习一个二分类器来确定句子是否与关系类型相关

    在相关的句子上学习一个二分类器,判断句子是否表达了关系

    使用分类器检测新文本数据中的关系。

    有些人选择不训练“相关分类器”,而是让一个单一的二分类器一次性确定这两件事。

    优点

    高质量的监督信号(确保所提取的关系是相关的)

    我们有明确的负样本

    缺点

    标注样本很贵

    增加新的关系又贵又难(需要训练一个新的分类器)

    对于新的领域不能很好的泛化

    只对一小部分相关类型可用

    模糊监督的关系提取

    我们可以将使用种子数据(比如弱监督的RE)和训练分类器(比如有监督的RE)的思想结合起来。但是,我们可以从现有的知识库(KB),比如Wikipedia、DBpedia、Wikidata、Freebase、Yago中得到种子,而不是自己提供一组种子元组。

    模糊监督的关系抽取方法:

    对于知识库中我们感兴趣的每个关系类型进行循环

    对于知识库中该关系的每个元组进行循环

    从我们的未标记文本数据中选择可以匹配到这些元组的句子(元组的两个单词在句子中是共现的),并假设这些句子是这种关系类型的正样本

    从这些句子中提取特征(如词性、上下文词等)

    训练一个有监督的分类器

    优点

    更少的人力

    可以扩展使用大量的标注数据和大量的关系

    不需要迭代(相比于弱监督关系抽取)

    缺点

    训练语料库的标注噪声(句子中同时具有这两个单词可能并没有描述这种关系)

    没有明显的负样本(可以通过匹配没有关系的实体来解决)

    受限于知识库

    需要在任务上进行非常仔细的调试

    无监督的关系提取

    在这里,我们从文本中提取关系,而不需要标注任何训练数据、提供一组种子元组或编写规则来捕获文本中不同类型的关系。相反,我们依赖于一组非常普遍的约束和启发。这算不算是无监督的,是有点争议的,因为我们使用的“规则”是在一个更普遍的层面上。此外,在某些情况下,甚至可以利用小的标注文本数据集来设计和调整系统。然而,这些系统一般需要较少的监督。开放信息提取(Open Information Extraction, Open IE)通常指的是这种范式。

    TextRunner是属于这类关系提取方案的一种算法。其算法可以描述为:

    1.  在一个小语料库上训练一个自监督分类器

    对于每一个解析过的句子,找出所有名词短语(X, Y),它们之间由一系列单词r连接起来。如果它们满足所有的约束条件,就将它们标注为正样本,否则就将它们标注为负样本。

    将每个三元组(X、r、Y)映射到一个特征向量表示上(例如,对POS标注进行聚合、r中的停止词数量、NER标注等)。

    训练二分类器来识别可靠的候选

    2. 遍历整个语料库并提取可能的关系

    从语料库获取潜在的关系

    根据分类器的到的候选的置信度,保留/丢弃候选

    3.  基于文本冗余度的关系排序评估

    规范化(忽略不必要的修饰词)和合并相同的关系

    计算关系中出现的不同句子的数量,并为每个关系分配概率

    OpenIE 5.0和Stanford OpenIE是这样做的两个开源系统。它们比TextRunner更现代(这里只是用它来演示范例)。我们可以期望从这样的系统输出许多不同的关系类型(因为我们没有指定我们感兴趣的关系类型)。

    优点

    不需要/几乎不需要标注训练数据

    不需要我们手动预先指定每个甘心去的关系,而是考虑所有可能的关系类型

    缺点

    系统的表现在很大程度上取决于约束和启发法的构造有多好

    关系不像预先指定的关系类型那样规范化

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