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  • 在做知识图谱的时候其是一个十分强大的工具。其安装可参考中文知识图谱开放网的链接。点击打开链接2、Postgresql安装deepdive在使用过程中,产生的数据都存放在数据库中,依赖于postgre、mysql等关系型数据库,可以...

    1、deepdive安装

    deepdive是斯坦福开发的具有语言识别能力的信息抽取工具,可用作KBC系统(Knowledge Base Construction)的内核。在做知识图谱的时候其是一个十分强大的工具。其安装可参考中文知识图谱开放网的链接。点击打开链接

    2、Postgresql安装

    deepdive在使用过程中,产生的数据都存放在数据库中,依赖于postgre、mysql等关系型数据库,可以直接输入如下命令在机器上安装postgre,其安装可参考上述的中文只是图谱开放网,也可参考如下链接。点击打开链接

    postgresql连接时候会报错:psql: FATAL: Peer authentication failed for user "postgres",此时需要修改其配置文件,将 /etc/postgresql/9.1/main/pg_hba.conf 中的

    #Database administrative login by Unix domain socketlocal all postgres peer

    改为:

    #Database administrative login by Unix domain socketlocal all postgres trust

    #"local" is for Unix domain socket connections onlylocal all all peer

    改为

    #"local" is for Unix domain socket connections only

    local all all md5

    3、Postgresql基本命令

    deepdive需要和postgresql进行连接,但前提是需要在postgresql中建立项目数据库,这需要对postgresql有一定的了解,本文列举了几个常用的postgresql命令,如下:

    (1)登录命令:psql -U username -d database_name。(postgresql默认的登录名是postgres,而且每个用户命中都会有postgres这个数据库,因此若想切换用户,只需psql -U username -d postgres即可)

    (2)查看postgresql有哪些用户:\du

    (3)psql切换登录用户:\c dbname username

    (4)查看有哪些数据库:SELECT datname FROM pg_database;(一定添加分号,与mysql类似)

    (5)进入某数据库:\c dbname

    (6)查看数据库中有哪些表:\dt

    (7)查看表中的内容:select * from transaction_dbdata;

    4、deepdive和postgresql连接

    deepdive和postgresql连接的中介是db.url这一文件,其配置详情请看如下连接。点击打开链接

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  • 知识图谱( Knowledge Graph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。上述一大段是我从2018知识...

    知识图谱( Knowledge Graph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。上述一大段是我从2018知识图谱发展报告中copy下来的一段话,用普通人能听懂的人话来描述:知识图谱就是把去发现世间万物的之间的联系。 在技术上就是将数据以一个一个的的三元组形式存储起来。

    不知道大家有没有这样一种感受,如果你在某一领域的学习了解到很多的知识碎片,却无法将他们关联起来,这些知识碎片并不会加深你对这一领域的认知。而如果你能将他们联系起来,串联成一张知识网,那很有可能你就是这个领域决定的专家。因为你的脑中有这个领域的知识网,你就能知道这个领域的边界在哪。知识图谱就是要将知识串联起来,形成一张知识网。

    知识图谱的应用场景:

    知识图谱主要分为两类:

    通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要需要知识的广度,而领域知识图谱需要知识具有深度。

    通用知识图谱最普遍的应用场景就是:搜索引擎,

    领域知识图谱的应用场景则比较丰富多样:司法,医疗,金融,电商等各行各业都可以构建属于自己行业的知识图谱,而这些知识图谱可以用于智能问答,辅助决策,风险规避等。

    当然以上只是知识图谱被应用最多的场景,还有一些很有潜力的应用场景,比如将知识图谱和深度学习结合等。知识图谱这个新的,年轻的概念还等着大家去探索更多的应用可能性。

    知识图谱的构建简介

    这里笔者就不介绍详细版知识图谱构建流程,直接抛出一个简单粗暴版的构建流程。

    实体抽取,实体链接(两个实体同一个含义需要规整),目前最主流的算法就是CNN+LSTM+CRF进行实体识别。

    实体间关系抽取,拿到知识图谱最小单元三元组,比较经典算法的就是Piece-Wise-CNN和 LSTM+ Attention 。

    知识存储,一般采用图数据库(neo4j等)。

    但是要注意的是,知识图谱一定要最先定义好构建它是用来干什么,目标业务导向,定义好符合业务逻辑schema层才是最最重要的。有了schema之后接下来的任务就是实体抽取和关系抽取啰,其中关系抽取是把知识点串联成一张知识网的重要过程,所以这里笔者着重介绍一下最近在知识图谱领域很火的有监督的关系抽取任务的一个模型PCNN。

    关系抽取之PCNN(Piece-Wise-CNN)

    这里笔者仔细解释一下有监督的关系抽取的任务的数据样式,任务形式,以及PCNN(Piece-Wise-CNN)的思想和tensorflow实现。

    关系抽取数据:

    f29bc334c4f9?utm_source=oschina-app

    data.png

    input : 句子 Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc和两个entities Steve Jobs 和 Apple Inc。

    out: 实体之间关系 : /business/company/founder

    所以我们可以将其抽象成一个分类问题,输入句子和实体信息,然后让模型分出这两个实体之间的关系属于哪一类。

    PCNN

    下图清晰了显示了PCNN的整个网络架构,原文链接在这里,下面我对着下图介绍一下PCNN的实现过程:

    数据预处理:首先对数据进行位置编码,按句子中各个词离entity的距离进行编码。

    例如:“As we known,Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc which is a great company in America.”

    由于句子中有两个entity,所以这条句子就会产生两个和句子长度相同的编码。

    pos_1:[-4,-3,-2,-1,0,1,2,3......] ,其中0就是Steve Jobs的位置。

    pos_2:[-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3......] 其中0就是Apple Inc的位置。

    切分句子:其中最主要的就是将一条文本数据在两个entity处各切一刀将文本且成了3段。

    比如 As we known,Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc which is a great company in America,将被切成:

    As we known,Steve Jobs

    Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc

    Apple Inc which is a great company in America.

    注意,位置向量也同样进行了切分操作。

    特征提取:将位置特征和文本特征拼接之后,然后将上面三个数据分别通过CNN 提取特征,

    关系分类:提取出来的特征通过maxpooling层之后进行拼接后送入softmax层,最终得到relation的分类。

    f29bc334c4f9?utm_source=oschina-app

    pcnn.png

    从上面PCNN的流程我们可以发现,这个网络结构很注重entitiy之间的距离信息,位置信息,以及entitiy之间或者左右的信息。其实这些都是是关系抽取中最重要的特征。

    一般来说两个entitiy之间距离越近,则他们有关系的可能性越大。

    而透露出entities之间有关系的词一般会出现在两个entity之间,左侧,或者右侧。

    例如:Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc , 关系词 co-founder就在两个entity之间

    tensorflow 代码实现

    由于之前对PCNN的整个流程有了比较详细的解释,这里笔者只是简单的介绍一下代码构成。

    下方这一步是已经将文本向量和位置向量进行了切分,由于文本被两个entity分成了左,中,右三段,再这三段加上各自的两个位置向量。所以网络一共有9个输入,加上关系label输出,一共需要定义10个placeholder。

    import tensorflow as tf

    import os

    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'

    tf.reset_default_graph()

    word_ids_left = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, maxlen, word_emb_size])

    word_ids_mid = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, maxlen, word_emb_size])

    word_ids_right = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, maxlen, word_emb_size])

    pos_l_1 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_l_2 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_m_1 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_m_2 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_r_1 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_r_2 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_r_2 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    label = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,n_class])

    下方代码这是PCNN的实现,其中Piece_Wise_CNN函数是对PCNN的实现。

    def get_sentence_emb(word_ids,pos_1,pos_2):

    pos_emb_l1 = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=498,output_dim=10,input_length=100)(pos_l_1)

    pos_emb_l2 = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=498,output_dim=10,input_length=100)(pos_l_2)

    return tf.concat([word_ids,pos_emb_l1,pos_emb_l2],2)#[batch_size,maxlen,word_emb_size+2*pos_emb_size(10)]

    def Piece_Wise_CNN(left_emb,mid_emb,right_emb,feature_map,n_class):

    left = tf.keras.layers.Conv1D(filters=feature_map,kernel_size=3)(left_emb)#[batch_size,maxlen,word_emb_size+2*pos_emb_size(10)]

    left = tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D()(left)#[batch_size,feature_map]

    mid = tf.keras.layers.Conv1D(filters=feature_map,kernel_size=3)(mid_emb)#[batch_size,maxlen,word_emb_size+2*pos_emb_size(10)]

    mid = tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D()(mid)#[batch_size,feature_map]

    right = tf.keras.layers.Conv1D(filters=feature_map,kernel_size=3)(right_emb)#[batch_size,maxlen,word_emb_size+2*pos_emb_size(10)]

    right = tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D()(right)#[batch_size,feature_map]

    final_feature = tf.concat([left,mid,right],1)#[batch_size,3*feature_map]

    out = tf.keras.layers.Dense(n_class,activation="softmax")(final_feature) #[batch_size,n_class]

    return out

    def train_op(out,label,lr):

    losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(

    logits=out, labels=label)

    loss = tf.reduce_mean(losses)

    train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=lr).minimize(loss)

    return train_op,loss

    这里是定义train_op部分。

    left_emb = get_sentence_emb(word_ids_left,pos_l_1,pos_l_2)

    mid_emb = get_sentence_emb(word_ids_mid,pos_m_1,pos_m_2)

    right_emb = get_sentence_emb(word_ids_right,pos_r_1,pos_r_2)

    out = Piece_Wise_CNN(left_emb,mid_emb,right_emb,20,n_class)

    train_op,loss = train_op(out,label,lr = 0.01)

    结语

    这里笔者主要是想通过PCNN这个经典的关系抽取网络说明:其实有监督的关系抽取任务的关键是需要神经网络理解两个entity之间的语义连结,所以,而如何利用好句子中entity周围的词语的语义信息和entity之间的位置信息,可能是解决这类任务的关键。笔者在之前的文章中多次强调过自然语言处理最终目标还是希望算法能够理解语义。像PCNN这个网络则提出了切分句子,集中注意力关注句子提供关键信息的部分(自己的理解),也许是一个好的方向。

    展开全文
  • 知识图谱( Knowledge Graph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。上述一大段是我从2018知识...

    知识图谱( Knowledge Graph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。上述一大段是我从2018知识图谱发展报告中copy下来的一段话,用普通人能听懂的人话来描述:知识图谱就是把去发现世间万物的之间的联系。 在技术上就是将数据以一个一个的的三元组形式存储起来。

    不知道大家有没有这样一种感受,如果你在某一领域的学习了解到很多的知识碎片,却无法将他们关联起来,这些知识碎片并不会加深你对这一领域的认知。而如果你能将他们联系起来,串联成一张知识网,那很有可能你就是这个领域决定的专家。因为你的脑中有这个领域的知识网,你就能知道这个领域的边界在哪。知识图谱就是要将知识串联起来,形成一张知识网。

    知识图谱的应用场景:

    知识图谱主要分为两类: 通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要需要知识的广度,而领域知识图谱需要知识具有深度。 + 通用知识图谱最普遍的应用场景就是:搜索引擎, + 领域知识图谱的应用场景则比较丰富多样:司法,医疗,金融,电商等各行各业都可以构建属于自己行业的知识图谱,而这些知识图谱可以用于智能问答,辅助决策,风险规避等。

    当然以上只是知识图谱被应用最多的场景,还有一些很有潜力的应用场景,比如将知识图谱和深度学习结合等。知识图谱这个新的,年轻的概念还等着大家去探索更多的应用可能性。

    知识图谱的构建简介

    这里笔者就不介绍详细版知识图谱构建流程,直接抛出一个简单粗暴版的构建流程。 + 实体抽取,实体链接(两个实体同一个含义需要规整),目前最主流的算法就是CNN+LSTM+CRF进行实体识别。 + 实体间关系抽取,拿到知识图谱最小单元三元组,比较经典算法的就是Piece-Wise-CNN和 LSTM+ Attention 。 + 知识存储,一般采用图数据库(neo4j等)。

    但是要注意的是,知识图谱一定要最先定义好构建它是用来干什么,目标业务导向,定义好符合业务逻辑schema层才是最最重要的。有了schema之后接下来的任务就是实体抽取和关系抽取啰,其中关系抽取是把知识点串联成一张知识网的重要过程,所以这里笔者着重介绍一下最近在知识图谱领域很火的有监督的关系抽取任务的一个模型PCNN。

    关系抽取之PCNN(Piece-Wise-CNN)

    这里笔者仔细解释一下有监督的关系抽取的任务的数据样式,任务形式,以及PCNN(Piece-Wise-CNN)的思想和tensorflow实现。 关系抽取数据:

    input : 句子 Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc和两个entities Steve Jobs 和 Apple Inc。 out: 实体之间关系 : /business/company/founder

    所以我们可以将其抽象成一个分类问题,输入句子和实体信息,然后让模型分出这两个实体之间的关系属于哪一类。

    PCNN

    下图清晰了显示了PCNN的整个网络架构,原文链接在这里,下面我对着下图介绍一下PCNN的实现过程:

    数据预处理:首先对数据进行位置编码,按句子中各个词离entity的距离进行编码。 例如:“As we known,Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc which is a great company in America.” 由于句子中有两个entity,所以这条句子就会产生两个和句子长度相同的编码。 pos_1:[-4,-3,-2,-1,0,1,2,3......] ,其中0就是Steve Jobs的位置。 pos_2:[-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3......] 其中0就是Apple Inc的位置。

    切分句子:其中最主要的就是将一条文本数据在两个entity处各切一刀将文本且成了3段。 比如 As we known,Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc which is a great company in America,将被切成: 1. As we known,Steve Jobs 2. Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc 3. Apple Inc which is a great company in America. 注意,位置向量也同样进行了切分操作。

    特征提取:将位置特征和文本特征拼接之后,然后将上面三个数据分别通过CNN 提取特征,

    关系分类:提取出来的特征通过maxpooling层之后进行拼接后送入softmax层,最终得到relation的分类。

    从上面PCNN的流程我们可以发现,这个网络结构很注重entitiy之间的距离信息,位置信息,以及entitiy之间或者左右的信息。其实这些都是是关系抽取中最重要的特征。 + 一般来说两个entitiy之间距离越近,则他们有关系的可能性越大。 + 而透露出entities之间有关系的词一般会出现在两个entity之间,左侧,或者右侧。 例如:Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc , 关系词 co-founder就在两个entity之间

    tensorflow 代码实现

    由于之前对PCNN的整个流程有了比较详细的解释,这里笔者只是简单的介绍一下代码构成。 下方这一步是已经将文本向量和位置向量进行了切分,由于文本被两个entity分成了左,中,右三段,再这三段加上各自的两个位置向量。所以网络一共有9个输入,加上关系label输出,一共需要定义10个placeholder。

    import tensorflow as tf

    import os

    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'

    tf.reset_default_graph()

    word_ids_left = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, maxlen, word_emb_size])

    word_ids_mid = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, maxlen, word_emb_size])

    word_ids_right = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, maxlen, word_emb_size])

    pos_l_1 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_l_2 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_m_1 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_m_2 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_r_1 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_r_2 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    pos_r_2 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, maxlen])

    label = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,n_class])

    下方代码这是PCNN的实现,其中Piece_Wise_CNN函数是对PCNN的实现。

    def get_sentence_emb(word_ids,pos_1,pos_2):

    pos_emb_l1 = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=498,output_dim=10,input_length=100)(pos_l_1)

    pos_emb_l2 = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=498,output_dim=10,input_length=100)(pos_l_2)

    return tf.concat([word_ids,pos_emb_l1,pos_emb_l2],2)#[batch_size,maxlen,word_emb_size+2*pos_emb_size(10)]

    def Piece_Wise_CNN(left_emb,mid_emb,right_emb,feature_map,n_class):

    left = tf.keras.layers.Conv1D(filters=feature_map,kernel_size=3)(left_emb)#[batch_size,maxlen,word_emb_size+2*pos_emb_size(10)]

    left = tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D()(left)#[batch_size,feature_map]

    mid = tf.keras.layers.Conv1D(filters=feature_map,kernel_size=3)(mid_emb)#[batch_size,maxlen,word_emb_size+2*pos_emb_size(10)]

    mid = tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D()(mid)#[batch_size,feature_map]

    right = tf.keras.layers.Conv1D(filters=feature_map,kernel_size=3)(right_emb)#[batch_size,maxlen,word_emb_size+2*pos_emb_size(10)]

    right = tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D()(right)#[batch_size,feature_map]

    final_feature = tf.concat([left,mid,right],1)#[batch_size,3*feature_map]

    out = tf.keras.layers.Dense(n_class,activation="softmax")(final_feature) #[batch_size,n_class]

    return out

    def train_op(out,label,lr):

    losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(

    logits=out, labels=label)

    loss = tf.reduce_mean(losses)

    train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=lr).minimize(loss)

    return train_op,loss

    这里是定义train_op部分。

    left_emb = get_sentence_emb(word_ids_left,pos_l_1,pos_l_2)

    mid_emb = get_sentence_emb(word_ids_mid,pos_m_1,pos_m_2)

    right_emb = get_sentence_emb(word_ids_right,pos_r_1,pos_r_2)

    out = Piece_Wise_CNN(left_emb,mid_emb,right_emb,20,n_class)

    train_op,loss = train_op(out,label,lr = 0.01)

    结语

    这里笔者主要是想通过PCNN这个经典的关系抽取网络说明:其实有监督的关系抽取任务的关键是需要神经网络理解两个entity之间的语义连结,所以,而如何利用好句子中entity周围的词语的语义信息和entity之间的位置信息,可能是解决这类任务的关键。笔者在之前的文章中多次强调过自然语言处理最终目标还是希望算法能够理解语义。像PCNN这个网络则提出了切分句子,集中注意力关注句子提供关键信息的部分(自己的理解),也许是一个好的方向。

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  • 本发明涉及信息处理领域,特别涉及图像目标检测以及知识图谱中的关系抽取算法。背景技术:图像目标检测目的是在于检测图像中包含的所有物体,基本做法是将图像划分区域后再对每个区域进行图像分类。知识图谱中的一个...

    本发明涉及信息处理领域,特别涉及图像目标检测以及知识图谱中的关系抽取算法。

    背景技术:

    图像目标检测目的是在于检测图像中包含的所有物体,基本做法是将图像划分区域后再对每个区域进行图像分类。

    知识图谱中的一个关键技术就是关系抽取算法。目前主要使用神经网络来解决关系抽取问题,将词向量和位置向量进行联合训练。然而目前已有的关系抽取全部是应用于文字信息中,本发明通过融合知识图谱与图像特征的信息,解决图文知识图谱的关系抽取问题。

    技术实现要素:

    为了解决现有的技术问题,本发明提供了一种适用图文知识图谱的关系抽取技术方案。方案如下:

    步骤一,我们将图像输入物体检测系统得到物体集合以及视觉短语特征。

    步骤二,我们使用视觉短语系统得到图像所含物体关系的视觉短语。

    步骤三,我们使用翻译嵌入系统得到图像语义特征,通过计算向量预测出关系。

    步骤四,通过融合视觉短语系统以及翻译嵌入系统的输出得到图像中关系的最终预测。

    附图说明

    图1是本发明提供的图文知识图谱关系抽取的网络结构图。

    具体实施方式

    接下来将对本发明的实施方法作更详细的描述。

    图1是本发明提供的图文知识图谱关系抽取的系统结构图,其中包括:

    步骤S1:物体检测系统得到图像中的物体集合以及视觉短语特征。

    步骤S2:视觉短语系统得到图像视觉特征。

    步骤S3:翻译嵌入系统得到图像语义特征。

    步骤S4:融合视觉短语系统以及翻译嵌入系统的输出,使用分类器得到图像中的对象关系。

    下面将对每个步骤进行具体的说明:

    步骤S1:输入图像进入物体检测系统得到图像中检测到的所有物体集合以及视觉短语特征I。

    物体检测系统中我们使用VGG-16为底座的Faster-RCNN网络来提取图片中的物体。图像首先经过神经卷积网络得到特征图,然后经过RPN(region proposal network)网络得到感兴趣的区域,将各个区域图像进行分类,通过统计得到对可能的物体分类从而得到图像中包含的所有物体。将物体经过神经网络的特征输出作为视觉短语特征,得到下一级的输入。

    步骤S2:输入物体集合中的实体s和o以及视觉短语特征I,经过视觉短语系统得到包含实体关系的图像视觉特征。使用预先对文本学习到的下先验知识,将输入的实体s和o向量化,并和从图片中提取的特征I映射到关系空间后串联,计算后输出视觉短语系统的关系得分。

    在视觉短语系统中,我们使用文本信息来帮助模型从图像中找到应该注意的物体。我们使用视觉短语来提供更完备的关系信息,视觉短语中包含两个物体的共同特征。我们通过计算两个实体名称词向量word2vec来帮助寻找两个物体之间的相互关系。视觉短语的得分定义为:

    Sp,s,o=δ(Up(word2vec(o)⊙word2vec(s)+UII))

    其中δ是激活函数,s和o为检测出的两个实体名称,Up和UI是词向量和视觉特征的映射矩阵,I表示物体检测模块提供的视觉短语特征。

    步骤S3:输入物体集合中的实体s和o以及视觉短语特征I,经过翻译嵌入系统得到图像语义特征。

    在翻译嵌入系统中,我们将知识表示中的TransR引入视觉领。我们使用h,r和t分别表示实体,关系和客体。在视觉关系抽取中,我们从图片中抽取特征实体的特征xo,xs,系统会学习一个关系向量的表示r以及映射矩阵Us,Uo。我们将图像特征转换后的实体定义为:

    h=δ(Usxs⊙word2vec(s)),t=δ(Uoxo⊙word2vec(o))

    输入物体检测系统的输出实体s,将其向量化后与图片中抽取的特征映射串联得到实体h。

    对于每个关系r我们设置一个独立的映射矩阵Mr,通过映射矩阵将实体向量映射到关系空间之中。在r的关系空间中,我们将实体定义为:

    hr,s=hMr,tr,o=tMr

    图像中的实体视觉特征经过量化并映射到相应的关系空间,通过计算h和t的差值即约等于关系向量,从而预测出实体的关系。有关得分函数定义为:

    Sr,s,o=r(hr,s-tr,o)

    步骤S4:输入视觉短语系统的输出Sp,s,o和翻译嵌入系统的的输出Sr,s,o,经过分类器得到最终的关系预测Sr,p。

    融合视觉短语系统以及翻译嵌入系统的输出,也就是使用分类器预测关系的概率。分类器的输出就是关系预测的最终得分。我们定义预测关系的得分为:

    Sr,p=softmax(W(Sr,s,o+Sp,s,o))

    以上结合附图对所提出的图文知识图谱中的关系抽取系统的具体实施方式进行了阐述。通过以上实施方式的描述,所属领域的一般技术人员可以清楚的了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件实现,但前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现,该软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备执行本发明各个实施例所述的方法。依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。以上所述的本发明实施方式,并不构成对发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

    展开全文
  • 摘要本文接着 知识图谱系列––命名实体识别方法[1],继续介绍关系抽取方法。知识图谱在构建的过程中,往往伴随着边试用,边拓展,边优化的过程,其中图谱拓展和优化就必须用到关系抽取方法来进一步抽取补充实体关系...
  • 本文将以知识图谱中的知识抽取技术为重点,选取代表性的方法,说明其中的相关研究进展和实用技术手段。知识抽取知识抽取主要是面向开放的链接数据,通常典型的输入是自然语言文本或者多媒体内容文档等。然后通过自动...
  • 摘要本文接着 知识图谱系列——关系抽取(1)[1],继续介绍一个2019年新出的非常好的方法R-BERT[2] 。该方法使用预训练模型 BERT 到句子级别关系抽取任务上,取得了很好地效果。其主要贡献在于率先将 BERT 用在了...
  • 一、概述:首先基于规则和人工抽取关系词,随后基于抽取关系抽取关系句,然后基于人工总结的模板结合同义词和re模块进行模板匹配抽取三元组。二、规则抽取流程1)句子关系抽取(所谓的关系词就是含有某个关系的...
  • 定义官方定义:知识图谱是一种基于图的数据结构,由节点(point)和边(Edge)组成,每个节点表示一个“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”,知识图谱本质上是语义网络。实体指的可以是现实世界中的事物,比如人...
  • 知识图谱( Knowledge Graph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。上述一大段是我从2018知识...
  • 知识图谱关系抽取 关键词提取 文字摘要 新词发现 情感分析 文本聚类 等等。。。。 安装方式 点安装 pip install -U jiagu 如果比较慢,可以使用清华的pip源: pip install -U jiagu -i ...
  • 开放领域的关系抽取的一次尝试平台组成标注平台(前端网页),对应目录spo_tagging_platform;标注内容: S,P,O, is_tagging, 原文以及SPO的关系。模型:S,P,O: 序列标注算法(ALBERT+BiLSTM+CRF),对应目录...
  • 知识图谱( Knowledge Graph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。上述一大段是我从2018知识...
  • 知识图谱_关系抽取_文献笔记(二)

    千次阅读 2019-01-02 21:16:18
    知识图谱关系抽取前世了解一下,再来看今天的文章哦。还需了解一下用神经网络做依存句法分析。 一、问题描述 这篇文章是做知识图谱中的关系抽取的,创新点有三个: 1. 通过Sub-Tree Par...
  • 知识图谱关系抽取

    千次阅读 2020-01-11 21:55:14
    什么是关系抽取关系抽取又称为信息抽取,旨在从大规模非结构化的自然语言文本中抽取...关系抽取任务得到的结果常用于问答系统和知识图谱等应用,是基础且重要的自然语言处理任务。 为什么要进行关系抽取? 这个问...
  • 本文介绍一篇发表在AAAI 2019上的关系抽取方向的文章:A ...对知识图谱关系抽取前世了解一下。 源代码:https://github.com/truthless11/HRL-RE 【一些废话】paper中其实对于任务具体是个什么样子,预训练的过...
  • 知识图谱关系抽取代码实战

    千次阅读 2020-01-14 16:49:53
    上一篇博文讲解了关系抽取的理论部分,了解了关系抽取当前主流的技术方案,但是理论终究是纸上谈兵,下面来点实战。 还是拿 瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛复赛作为案例啊,因为这个案例很经典啊,竞赛...
  • 知识图谱特征抽取

    2020-09-10 19:17:10
    基于规则信息抽取: 监督学习关系抽取
  • 前言知识抽取是知识图谱构建的前置步骤,其中,关系抽取是建立图谱中实体关联的必经之路。而今,学术界往往倾向于结合最新的深度学习技术探索关系抽取效果的边界。然而,在工业界中,简单快速高效的Bootstrapping...
  • 知识图谱术语抽取

    2020-12-08 11:25:38
    • 代表文章重要内容的一组词,可用于构建术语的上下位关系和其他本体关系,并且对文本聚类、分类、自动摘要等应用起到重要支撑作用 术语抽取: • 提高信息获取效率 • 信息处理中一个很重要的课题; • 有利于信息...
  • 知识图谱关系抽取—deepdive

    万次阅读 2018-07-12 09:57:30
    1、deepdive安装 ...在做知识图谱的时候其是一个十分强大的工具。其安装可参考中文知识图谱开放网的链接。点击打开链接 2、Postgresql安装  deepdive在使用过程中,产生的数据都存放在数据库中,依赖于p...
  • 知识图谱_关系抽取_文献笔记(一)

    千次阅读 2018-07-22 18:30:57
    主要有4篇知识图谱关系抽取的文献,可以保证看了这篇博客,对关系抽取的前世今生/state of art都会非常清楚。 《Distant supervision for relation extraction without labeled data》 《Distant Supervision ...
  • 一、知识抽取任务(实体抽取、关系抽取、事件抽取构建数据库) 从不同来源、结构的数据中进行知识抽取,形成知识存入到知识图谱 结构化数据:链接数据、数据库 半结构化数据:表格列表 纯文本数据(NLP领域--...
  • 摘要本文接着 知识图谱系列––命名实体识别方法[1],继续介绍关系抽取方法。知识图谱在构建的过程中,往往伴随着边试用,边拓展,边优化的过程,其中图谱拓展和优化就必须用到关系抽取方法来进一步抽取补充实体关系...
  • 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 。 DeepDive项目目前处于维护模式,不再处于积极开发状态 DeepDive文档:...
  • 向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号:datayx完整代码获取方式:关注微信公众号 datayx 然后回复 关系抽取 即可获取。类别名...

空空如也

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