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  • 2020-12-11 10:35:08

    唯物辩证法的特征

    联系的观点和发展的观点是唯物辩证法的基本特征

    • 事物的普遍联系的含义
      联系作为哲学范凑,是指事物内部诸要素之间和事物之间的相互依赖,相互制约,相互影响,相互作用的关系
      联系的观点是唯物辩证法的总特征之一
    • 联系的特点
      1.联系的客观性
      客观性:是事物固有的,而不是人们主观臆造的
      事物的联系,观念的联系都是客观的
      客观性的要求:必须从客观事物固有的联系中去把握事物,坚持联系观点的辩证唯物论,反对唯心主义和诡辩论
      诡辩论:指明显的谬误或者与公认的合理理念相对立的谬见提供论据的是是而非的推理和判断,也就是有意的把真理说成是错误,把错误说成是真理的狡辩,有意的颠倒是非,混淆黑白
      承认联系客观性的意义:坚持从实际出发,如实地反映事物之间的联系,反对用主观臆测的联系代替客观真实的联系,只承认主观联系而否认客观联系的唯心主义
      2.联系的普遍性
      三层含义:
      内部相联系
      外部相联系
      整个世界是相互联系构成的统一整体
      时时处处有联系
      联系的普遍性原理的方法论意义
      坚持联系的普遍性,就要用联系的观点看问题
      坚持用普遍联系的观点看问题,不仅是唯物辩证法的基本要求,也是我们认识世界,获得真理的科学方法
      3.联系的多样性
      从性质上看:直接与间接,内部与外部,本质与非本质,必然与偶然
      从作用上看:有的是决定作用,有的是反作用
      事物的联系是有条件的:条件是指同某事物相联系的,对其存在和发展发生作用的诸要素的总和
      4.联系的观点与系统的观点
      系统:是客观事物普遍联系的重要表现,相互依存,相互作用的若干要素按一定方式组织的具有特定功能的整体
      系统的特征: 整体性,结构性,层次性,开放性
    • 事物的永恒发展
      1.发展的实质是旧事物的灭亡,新事物的产生
      发展的观点是唯物辩证法的一个根本观点,是唯物辩证法的总特征之一
      广义的发展:泛指运动,转化,联系,变化的一切过程,包括上升运动和下降运动
      狭义的发展:指事物由低级像高级,由简单到复杂,由无序到有序的运动
      2.新事物与旧事物
      哲学上的新事物:符合事物发展规律和前进趋势,具有强大生命力和远大前途的东西
      旧事物:是指违背事物发展的客观规律,丧失了存在的必然性而灭亡的事物,发展的实质是新事物的产生旧事物的灭亡
      3.新事物战胜旧事物的必然性
      第一:新事物有新的要素,新的结构和新的功能,能适应已经变化
      第二:新事物是在旧事物的母腹中孕育成熟的,它否定了旧事物中消极的,过时的,腐朽的东西,却吸取了继承了旧事物中仍然适应新的历史条件的东西
      第三:在社会历史领域,新事物是社会上先进阶级,人民群众创造性活动的产物,符合大多数人的根本利益,反映着社会生活进步的要求

    唯物辩证法的基本规律:三大规律

    1.规律及其特点
    规律是事物运动发展所固有的本质的,必然的,稳定的联系
    规律的特点
    a.规律是事物本质的联系
    b.规律是事物必然的联系
    c.规律是事物稳定的联系
    2.对立统一规律(矛盾规律)
    矛盾:就是指事物之间和事物内部各要素之间既相对立又相统一关系的哲学范畴,简单的说,矛盾就是对立统一的关系
    对立统一规律是唯物辩证法的实质核心
    * 矛盾的同一性与斗争性
    矛盾的基本属性是同一性与斗争性
    矛盾的同一性:是矛盾双方在一定条件下相互联系,相互吸引,相互贯通的性质和趋势
    矛盾的斗争性:是矛盾双方相互排斥,相互对立,相互否定的性质和趋势
    矛盾是是事物发展的根本动力(对立统一的意义)
    1.矛盾的同一性和斗争性相互结合推动事物的发展
    2.内因外因辩证关系原理
    内因与外因
    含义,关系;联系,区别

    • 矛盾的普遍性和特殊性(特征)
      矛盾的普遍性:事事有矛盾,时时有矛盾
      矛盾的特殊性:具体事物所包含的矛盾及每一矛盾的各个方面都有各自的特点
      正确认识矛盾的特殊性:
      1.各个不同事物的矛盾各有其特点
      2.同一事物的矛盾在发展的不同过程和阶段上的矛盾,也各有其特殊性
      基本矛盾 与 非基本矛盾
    • 矛盾和矛盾不同方面具有不平衡性和特殊性
      主要矛盾和次要矛盾
      如:人民日益增长的物质文化需要同落后的社会生产的矛盾(社会之一初级阶段的主要矛盾)
      矛盾主要方面与次要方面
      同一矛盾中
      方法论要求:两点论 与 重点论 的统一
    • 解决矛盾的形式也是多样的,具有特殊
      矛盾普遍性与矛盾的特殊性的辩证关系:
      相互区别,相互联系,相互转化
      矛盾普遍性与特殊性原理的意义:
      第一,矛盾的共性和个性,绝对和相对的道理,是关于事物矛盾问题的精髓
      第二,矛盾的共性和个性,绝对和相对统一的原理,是坚持马克思列宁主义的普遍真理与各国具体实践相结合这一原则的哲学基础
      第三,他是 一般号召个别指导相结合 ,抓典型,解剖麻雀,等科学工作方法的理论基础
      第四, 坚持矛盾的共性和个性,绝对和相对的辩证法,对于我们自绝地坚持中国特色社会主义理论体系和以这个理论体系为指导的中国共产党的基本路线,基本纲领有重大意义
    • 对立统一规律是唯物辩证法的实质和核心
      唯物辩证法是最完整,深刻而无片面性弊病的关于发展的学说,它是由一系列规律和范畴所组成的科学体系
      基本规律有:对立统一规律,质量互变规律,否定之否定规律,对立统一规律是唯物辩证法最根本规律
      基本范畴有:现象和本质,形式和内容,原因和结果,必然和偶然,可能和现实

    为什么对立统一规律是唯物辩证法的实质核心:
    1.对立统一规律揭示了事物发展的内在动力
    2.对立统一规律是理解唯物辩证法及其他规律和范畴的关键
    3.矛盾分析法是最根本的认识方法
    4.对立统一规律是辩证法和形而上学对立的实质

    质量互变规律

    质:是指事物区别于其它事物的内在规定性
    属性:是一事物与他事物在相互联系中表现出来的质
    量:是事物的规模,程度,速度以及构成要素在空间上的排列组合等可以用数量表示的规定性
    度:是质和量的统一,事物保持自己的质的量的界限,幅度,范围

    • 质变与量变
      量变:是事物量上的变化
      质变:是事物性质的变化
      二者关系:量变与质变相互联系,并在一定条件下相互转化
      首先,量变是质变的必要准备,质变是量变的必然结果
      其次,质变巩固这量变的结果,并且引起新的量变
      关节点:度的端点或者临界点
      质量互变规律的方法论意义:
      1.质,量,度作为概括事物规定性的基本范畴,要求我们在认识事物时要把定性分析和定量分析结合起来
      2.掌握适度的原则
      3.对于我们认识和实践具有重要指导意义
      a. 既然量变是质变的必要准备。质变是量变的必然结果,那么我们无论做什么工作都应该注重量的积累,脚踏实地的埋头苦干
      b.要敢于并善于抓住机遇,推动事物走向新的发展

    否定之否定规律

    事物发展的道路是有否定之否定规律揭示的
    
    • 肯定方面与否定方面
      含义,关系(对立统一)
    • 辩证否定观的三大要点
      首先,辩证的否定是事物的自我否定
      其次,辩证的否定是事物发展和联系的环节
      最后,辩证的否定是事物发展环节和联系的统一,是新事物对旧事物的既克服又保留,是扬弃
    • 错误的形而上学否定观:
      首先,由于它否定事物内部的矛盾及其转化,它认为否定不是事物的自我否定,而是外力强加给事物的,是主观任意的否定;
      其次,形而上学否定观把否定看作是发展和联系的终端,是绝对的否定,是对原有事物彻底的抛弃,简单消灭
      最后,形而上学否定观否认客观事物自身是肯定和否定的对立统一,因而孤立地绝对的看待肯定和否定,认为肯定就是肯定一切,否定就是否定一切
    • 坚持辩证的否定观的实践意义
      辩证的否定观要求我们对任何事物不要简单地肯定或简单的否定,不要不加分析地肯定一切或否定一切
      例如: 对待历史文化遗产和外国文化,对待历史人物的功过,对待别人和自己的有点和缺点等,也都应该采取一分为二,科学分析的态度
    • 事物发展前进与曲折性的统一
      前进行 与 曲折性
      1.从发展方向看事物发展的总趋势是前进的,事物经过两次否定,克服了消极因素,增加更高级的新内容
      2.从发展道路上看,事物发展是迂回曲折的,出现了仿佛回到出发点的运动,有时还会出现暂时倒退,说明新事物战胜旧事物是一个反复斗争的过程反对两种错误观点,循环论,直线论
    • 前进性与曲折性辩证关系原理的方法论意义
      前进性和曲折性相统一的原理,是否定之否定规律的本质内容
      1.发展是前进,上升的运动,这是事物发展的必然趋势和根本方向
      2.由于发展是前进性和曲折性的统一,因此对于新生事物的发展,又要充分注意前进中的曲折性,对前进中的各种艰难险阻要有充分的准备

    唯物辩证法的五大基本范畴

    范畴:就是基本概念,是人的思维对事物或现象普遍本质的概括和反映
    基本范畴:1. 现象与本质 2.形式与内容 3.原因与结果 4.必然性与偶然性 5.可能性与现实性

    • 现象与本质
    1. 现象与本质是解释客观事物外部联系与内部联系的一堆哲学范畴
    2. 现象的含义,本质的含义
    3. 真象与假象
    4. 假象与错觉
    5. 现象与本质的辩证关系原理
    6. 透过现象把握本质(方法论意义)
    • 形式与内容
    1. 形式与内容是揭示事物内在要素及其结构和表现方式的一对范畴
    2. 内容的定义,形式的定义
    3. 形式与内容的辩证关系
    4. 辩证关系的方法论意义
    • 原因与结果
    1. 原因与结果是揭示世界普遍联系中事物前后相继,彼此制约的一对范畴
    2. 原因的定义,结果的定义
    3. 原因与结果的两大特征:前后相继,引起与被引起
    4. 原因与结果的客观性,反对两种错误观点
    5. 原因与结果的辩证关系
    6. 方法论意义
    • 必然性与偶然性
    1. 必然性与偶然性是揭示事物发生,发展,灭亡的不同趋势的一对范畴
    2. 必然性的含义,偶然性的含义
    3. 必然性与偶然性的辩证关系
    4. 反对两种错误观点
    5. 方法论意义
    • 可能性与现实性
    1. 可能性与现实性是揭示事物发展的必然性由可能性向现实性转化的哲学范畴
    2. 可能性含义,现实性含义
    3. 可能性与现实性的辩证关系
    4. 方法论意义
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  • 知识图谱 | (6) 关系抽取和属性抽取

    万次阅读 2020-04-04 15:17:50
    例如"弥漫性肺泡出血易合并肺部感染"中,“弥漫性肺泡出血""肺部感染"都是疾病,他们之间的关系是"疾病-合并症”。存在于海量医疗文本中的知识体系网络,可以为其他NLP技术(实体链接,quer...

    原文地址

    前言

    医疗知识图谱构建离不开大量的三元组,而三元组的获取除了IS-A上下位抽取,另一项就是关系抽取。关系抽取是信息抽取领域中的重要任务之一,目的在于抽取文本中的实体对,以及识别实体对之间的语义关系。例如"弥漫性肺泡出血易合并肺部感染"中,“弥漫性肺泡出血"与"肺部感染"都是疾病,他们之间的关系是"疾病-合并症”。存在于海量医疗文本中的知识体系网络,可以为其他NLP技术(实体链接,query 解析,问答系统,信息检索等)提供可解释性的先验知识(知识表示)和推理。

    与我们认识世界一样,实体关系相当于事物与事物之间的联系,而属性,则丰富了我们对事物本身的认识。同理,医疗文本中也存在描述实体属性的信息,如:"通过用手搔抓患癣的部位如足趾间,或与患者共用鞋袜、手套、浴巾、脚盆等是手癣的主要传播途径。"中,“手癣"的"传播途径"是"用手搔抓患……”。又如"发生丙肝的主要原因是丙型肝炎病毒"中,“丙肝"的"主要原因"是"丙型肝炎病毒”。通过例子可以发现,属性名通常是一个名词短语,但是属性值可以是词,也可以是句子,属性的概念本身就具备较宽泛的灵活性,学界目前也没有一个统一的标准,所以需要在具体落地场景中根据实际情况做相应的设计。

    在医疗文本数据中进行信息抽取,必须对医疗文本数据有一定的认识和分析,关系复杂,密度大,但基本无歧义,指代情况明显,由于表达相对简短,上下文信息没有固定模式,overlapping现象普遍存在,因此需要一定的医疗领域先验知识和模型结构上的巧思。

    医疗知识图谱的构建不仅在于使用知识,完成数据的结构化,同时也需要赋予结构化数据在搜索,问答,推荐场景的可计算能力。我们希望能构建高质量的医疗知识图谱,为各个业务场景赋能。

    关系抽取方法综述

    目前主流的关系抽取主要分为两种,两类方法各有利弊:

    1. 远监督标注数据下的关系分类
    • 优:利用远监督思想得到训练数据,可大大减轻标注工作;关系抽取准确率基本在85%以上。
    • 缺:实体识别的错误会传递到关系抽取过程中;同时,分开抽取,也没有充分的利用实体信息;负样本的选取也是决定着模型好坏。
    1. 实体关系联合抽取
    • 实体和关系抽取工作同时进行,关系抽取过程会充分利用实体信息。
    • 模型复杂;基于英文公共数据集,最好模型的准确率只有64%,即只要实体识别准确率在80%以上,那么远监督的准确率就会高于联合抽取模型。

    当然上述结果都基于英文公共数据集,并且是非领域数据,因此接下来的将在模型综述的同时,展示各模型在中文医疗数据上的效果。

    远监督模型

    由于远监督模型假设实体识别是完全正确的,但实际中并非如此,因此在此给出基于2万条数据的医疗命名实体识别模型效果:F1=81%。

    1. 《Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks》

    这一篇工作是在Zeng[1]基础上的扩展,将Fully Supervised 转化为Distant Supervised。Distant supervised 会产生有大量噪音或者被错误标注的数据,直接使用supervised的方法进行关系分类,效果很差。原始方法大都是基于词法、句法特征来处理, 无法自动提取特征。而且句法树等特征句子长度变长的话,正确率很显著下降。因此文中使用Multi Instance Learning的at least one假设来解决第一个问题;在Zeng 2014 的CNN基础上修改了Pooling的方式,解决第二个问题。

    在这里插入图片描述
    Input Layer为word embedding + position embedding,以往不同的是,Pooling层并没有直接使用全局Max Pooling, 而是局部max pooling,把一个句子按实体位置切分成三部分(实体对),卷积之后对每一段取max pooling, 这样可以得到三个值,相比传统的max-pooling 每个卷积核(特征图)只能得到一个值,这样可以更加充分有效的得到句子特征信息。为了降低远监督带来的噪音问题,采用了Multi-Instance Learning。

    我们使用远监督标注的医疗实体关系数据进行实验,同时,也尝试了基于PCNN的其他改进模型,如将CNN换成更适合序列文本的BiLSTM,加入注意力机制的PCNN,效果将在文末展示。

    1. 《Deep Residual Learning for Weakly-Supervised Relation Extraction》

    本文使用9层ResNet作为sentence encoder, 在不使用piecewise pooling 或者attention机制的情况下,性能和PCNN+ATT 接近。
    在这里插入图片描述

    1. 《Classifying Relations by Ranking with Convolutional Neural Networks》

    在Zeng[1]的CNN基础上做的改进,最大的变化是损失函数,不再使用softmax+cross-entropy的方式,而是margin based的ranking-loss。

    负样本的选择上, 并不是随机选择一个负标签,而是选择score最大的那个负标签,这样可以更好地将比较类似的两种label分开。关于NA label的特殊处理,NA表示两个entity没有任何关系,属于噪音数据,因此如果将这个噪音类别与其他有意义的(关系)类别同等看待的话,会影响模型的性能. 因此文中对NA类做了特殊处理。在train的时候,不再考虑NA这一类别, 对于NA的训练数据,直接让(1)式的第一部分为0即可。在predict的部分, 如果其他类别的score都是负数,那么就分类为NA。实验证明这个效果对整体的performance有提升。

    使用Ranking loss,效果提升2%多,而且在没有使用lexical-feature以及单窗口尺寸的情况下。有提升的原因可能是使用ranking loss可以更容易区分开一些易于分错的类别,而softmax却没有这样的功能,只可以增强正确类别的概率。使用仅仅两个entity之间的words 可以在一定程度来替代position的作用,而且实现更简单。

    1. 《RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information》
      在这里插入图片描述
      为了获取更多的图谱结构特征和图谱中的先验知识,近几年,大多研究集中于利用图神经网络解决远监督关系抽取任务。与传统神经网络结构不同,RESIDE主要应用了Graph Convolution Networks,来弥补句法结构特征,并利用已有知识图谱中边信息额外监督,来提高远程监督的可靠性,增加模型的可解释性。

    实验结果
    以下为远模型在医疗文本中的关系抽取结果:
    在这里插入图片描述
    远监督模型总结

    word embedding + position embedding 成为输入层的标配。Attention和多实例学习的作用明显。图神经网络兼顾了语义和句法结构。

    联合抽取模型

    联合抽取模型的设计目的是希望在进行命名实体识别(实体抽取)的同时,让实体信息辅助关系抽取,从而实现两个任务一体化。对于实体间关系的端到端(联合)提取,现有的模型都是基于特征的系统。这些模型包括结构化预测[2,3]、整数线性规划[4,5]、卡片金字塔解析[6]和全球概率图形模型[7,8]。其中,结构化预测方法在几个语料的表现较好。

    但每个模型的输出效果是有所区别的,有些模型对预测结果比较严格,要求实体边界,类型,以及关系类型都正确,才算预测成功;而有些模型则无需预测实体类型,只需识别实体的范围即可,因此具体到应用中,可视情况而定。

    1. 《End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures》
      在这里插入图片描述
      提出了一个新的端到端模型来提取实体之间的关系。模型使用双向序列RNNs(从左到右和从右到左)和双向树结构(自下而上和自上而下)LSTM-RNNs,对实体和关系进行联合建模。首先检测实体,然后使用一个递增解码的nn结构提取被检测实体之间的关系,并且使用实体和关系标签共同更新nn参数。与传统的端到端提取模型不同,模型在训练过程中还包含两个增强功能:实体预训练(预培训实体模型)和计划抽样,在一定概率内用gold标签替换(不可靠)预测标签。这些增强功能缓解了早期实体检测低性能问题。

    该模型主要由三个表示层组成:字嵌入层(嵌入层)、基于字序列的LSTM-RNN层(序列层)和基于依赖子树的LSTM-RNN层(依赖层)。解码期间,在序列层上建立基于贪心思想的从左到右的实体检测,在依赖层上,利用dependency embedding和TreeLSTM中的实体对最小路径,来辅助关系分类,依赖层堆叠在序列层上,这样共享参数由实体标签和关系标签的决定。

    SPTree模型的痛点之一是需要完美的分词,所以模型的识别效果缺陷主要来自于实体识别这一部分。不同于SPTree,下面介绍的模型,都应用了序列标注,解决这一问题。

    1. 《Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme》
      在这里插入图片描述
      此文将实体关系联合抽取转换成一种新的标注模式,无需像以往研究一样,将实体和关系分步处理,直接对三元组建模。新的标签模式还可兼顾关系的方向性。针对新的标签模式,设计了一种新的loss bias函数。这为我们提供了一种新的思路,即复杂的模型往往不一定会有更好的效果,尤其对于工业及应用,代价更是无法预测。但是任务转换上的巧思,能让模型轻量的同时,得到好的效果。

    但此模型也有待改进,第一,对于同一句话中的多个相同关系,只能通过就近原则解决;第二,没有考虑关系覆盖的情况。

    1. 《Extracting Relational Facts by an End-to-End Neural Model with Copy Mechanism》

    以上模型都存在一个通病,即没有考虑到关系的overlapping问题,即一对实体之间存在多种关系,或一个实体参与多个关系,这在现实数据中是普遍存在的。如:"多发性肌炎临床表现包括对称性肌无力,可伴肌肉压痛,后期出现肌萎缩,以近端肢带肌为主。"中,“多发性肌炎"与"对称性肌无力"的关系是"疾病与症状”,“多发性肌炎"与"肌萎缩"的关系是"疾病与并发症”。
    在这里插入图片描述
    CopyR是一个Seq2seq学习框架,采用copy机制,根据三元组重叠度将句子分为三种类型,包括Normal EntityPairOverlap和SingleEntiyOverlap,其中应用多个解码器生成三个来处理重叠关系。将可变长度的句子编码成固定长度的矢量表示,然后将该矢量解码成相应的关系事实(三元组)。解码时,可以使用一个统一解码器解码所有三元组,或者使用分离的解码器解码每个三元组。实验将它们分别表示为OneDecoder模型和MultiDecoder模型。

    1. 《Adversarial training for multi-context joint entity and relation extraction》

    利用AT(对抗学习)的概念作为正则化方法,使模型对输入扰动具有鲁棒性。具体来说,通过在级联单词表示的级别添加一些噪声来生成原始变体的示例。这类似于Goodfellow等人提出的概念,提高图像识别分类器的鲁棒性。通过将最坏情况扰动adv添加到最大化损失函数的原始嵌入w来生成对抗性示例:
    在这里插入图片描述

    1. 《A Hierarchical Framework for Relation Extraction with Reinforcement Learning》
      在这里插入图片描述
      以往的模型存在两个问题:

    首先,只有在所有实体都被识别之后才确定关系类型,而这两个任务之间的交互没有完全捕获。在某种意义上,这些方法是将关系与实体对 对齐,因此,它们可能会引入额外的噪声,因为包含实体对的句子可能不会真正提到关系。

    其次,对于一对多的问题(重叠关系),仍然缺乏联合抽取的优雅:一个实体可以参与同一句话中的多个关系,甚至一句话中的同一个实体对也与不同的关系相关联。据我们所知,CopyR是唯一一个讨论这个问题的方法,它将关系提取视为三次生成过程。然而,这种方法严重依赖于训练数据,无法提取多字实体。

    于是论文提出了一种以相关实体为关系论据,处理关系提取的新范式。在这个范式中应用层次强化学习(hrl)框架来加强实体提及和关系类型之间的交互。整个提取过程被分解为两个层次的RL策略,分别用于关系检测(high-level)和实体提取(low-level),这样处理重叠关系更为可行和自然。

    与其他模型不同,HRL的标注数据比较复杂,除了需要具有特定关系的实体对,还需要与当前关系无关的实体用于强化学习的reward过程。
    在这里插入图片描述
    联合抽取模型总结:
    1)模型复杂度高,时间空间代价较大。
    2)所有模型都致力于解决一对多的问题(重叠关系),并充分利用实体信息。
    3)就目前的数据量来说(1.8万+),效果较远监督模型有一定差距。
    4)由于医疗文本中关系复杂多样,因此训练数据的标签分布是数据处理中的关键部分。

    目前无论是哪一种关系抽取模型,我们除了在细节结构上整合各种策略,也会将BERT,和已有医疗知识图谱的表示学习模块加入到模型中,目的就是更好的抽取医疗实体关系,构建更高质量的医疗知识图谱。

    属性抽取

    实际上,属性抽取较之关系抽取的难点在于,除了要识别实体的属性名还要识别实体的属性值,而属性值结构也是不确定的,因此大多研究都是基于规则进行抽取,面向的也是网页,query,表格数据[9,10,11]。但是这种方法在医疗领域数据上有一定的弊端,因为医疗知识图谱不同于常识性知识图谱,它对于信息的质量有着很高的要求,对信息噪音的容错性也较低。

    当然也有研究使用了一些机器学习模型对文本中的属性名进行序列标注,但这种方法的局限在于,实体属性实际上是非常丰富的,但模型除了需要标注数据,也无法cover多种多样的属性。

    1. 《ReNoun-Fact Extraction for Nominal Attributes》

    通常假定事实是用动词短语表示的,因此很难为基于名词的关系提取事实[4]。ReNoun主要用于提取长尾型名词属性,首先从文本和查询流中提取一个大型但不完善的本体。然后使用一组小的高精度抽取器,利用属性的文本表达特性来获得一个训练集,然后通过远程监督从训练集中归纳出一组更大的抽取模式。最后,用基于三元组模式频率和属性之间的语义相似度来计算事实的分数。
    在这里插入图片描述

    1. 《MetaPAD-Meta Pattern Discovery from Massive Text Corpora》

    在这里插入图片描述
    以往研究采用了一种基于依赖分析的模式发现方法,如ReNoun。但是,解析结果会丢失模式中实体周围丰富的上下文,而且对于大规模的语料库来说,这个过程代价很高[12,13,14]。本文提出一种新颖的类型化文本模式结构,称为元模式,在一定的语境下扩展到一个频繁、信息丰富、精确的子序列模式:MetaPAD,它使用三种技术从海量语料库中发现元模式:(1)开发了一种上下文感知的分割方法,通过学习模式质量评估函数来仔细确定模式的边界,避免了代价高昂的依赖性分析,并生成了高质量的模式。(2)从多个方面识别和分组同义元模式,包括它们的类型、上下文和提取;(3)检查每个模式组提取的实例中实体的类型分布,并寻找适当的类型级别,以使发现的模式精确。实验证明,该框架能够有效地从海量语料库的不同类型中发现高质量的类型文本模式,并有助于信息提取。

    MetaPAD不是处理每个单独的句子,而是利用大量句子,其中冗余模式用于表示大规模实例的属性或关系。首先,MetaPAD使用有效的序列模式挖掘生成元模式候选,学习候选模式的质量评估函数,特征选择具有丰富的域独立上下文特征:频率,信息性。然后挖掘质量元模式通过评估引导的上下文感知分割。其次,MetaPAD将同义元模式的分组过程制定为学习任务,并整合多个方面的特征(包括实体类型,数据类型,模式上下文和提取的实例)。第三,MetaPAD检查每个元模式组中的实体类型分布,并寻找模式最合适的类型级别。包括自上而下和自下而上两种方案,这些方案遍历类型本体,以确保模式的准确性。

    因此我们利用MetaPAD,采用了一种集成方法

    首先利用NER,名词短语抽取,词典,jiba对文本进行精准的分词,统计动词列表和停用词列表,并标注每个词的类型,如"Disease","NP"等,利用MetaPAD对海量数据进行pattern抽取,并统计pattern频次,通过TrueIE[15],筛选出描述实体属性的高质量语句pattern,并将其中的"NP"抽出,作为候选属性词。

    然后,将所有候选属性词生成词典,重新对刚才的语料进行分词,并将所有属性词标记类型为"Attribute",进行第二次pattern抽取,只取与"Attribute"类型词有关的pattern,筛除其中的文本,作为属性值。对于属性值为句子的属性,直接截取相关语句作为答案。

    实际上,MetaPAD不只可以用在属性抽取任务上,也可发现更多的术语表达,模版,统计信息等,工业价值比较高。

    在这里插入图片描述

    结语

    本文主要介绍了关系抽取和属性抽取的以往研究,以及中文医疗数据在这些模型的效果和我们的一些改进做法。医疗信息抽取是图谱构建的重要环节,如何获取高质量的数据,是我们的目标。在当前工作的基础上,我们还有很多后续工作,如:在考虑到overlapping的同时,如何简化联合抽取模型的结构,降低模型的训练时间;如何利用"杂乱无章"的实体,关系,属性信息构建concept层级架构,用于搜索推荐;以及信息抽取技术在搜索实时应用上的运用。

    参考文献

    [1] Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network.

    [2] Incremental joint extraction of entity mentions and relations.

    [3] Modeling joint entity and relation extraction with table representation.

    [4] Global Inference for Entity and Relation Identification via a Linear Programming…

    [5] Joint inference for fine-grained opinion extraction.

    [6] Joint entity and relation extraction using card-pyramid parsing.

    [7] Jointly identifying entities and extracting relations in encyclopedia text via a graphical model approach.

    [8] Joint inference of entities, relations, and coreference.

    [9] Weakly-Supervised Acquisition of Open-Domain Classes and Class Attributes from Web Documents and Query Logs.

    [10] Attribute extraction and scoring-a probabilistic approach.

    [11] Automatic Discovery of Attribute Synonyms Using Query Logs and Table Corpora.

    [12] ReVerb:Identifying Relations for Open Information Extraction.

    [13] Open information extraction from the web.

    [14] Toward an architecture for never-ending language learning.

    [15] TruePIE: Discovering Reliable Patterns in Pattern-Based Information Extraction.

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  • UML——概述(事物关系、图)

    千次阅读 热门讨论 2020-05-26 19:50:44
    UML的基本构造块——事物关系、图 UML中的事物 结构事物 类 (Class) 接口 (Interface) 协作 (collaboration) 用例 (Us

    目录

    一、什么是UML?

    二、UML中的事物

    结构事物 :

    行为事物:

    分组事物:

    注释事物:

    三、UML中的关系

    四、UML中的图


    一、什么是UML?

    UML是一种可视化的面向对象建模语言。

    UML描述了一个系统的静态结构和动态行为。

    UML用图形方式表现典型的面向对象系统整个结构。

    UML从不同的角度为系统建模,并形成系统的不同视图。

    UML的基本构造块——事物、关系、图

    二、UML中的事物

    结构事物

    (Class)

    接口

    (Interface)

    协作

    (collaboration)

    用例

    (Use Case)

    主动类

    (active class)

    构件

    (Component)

    节点

    (node)

    行为事物

    交互(Interacton)

    状态(State Mechanism)

     

     

     

     

     

    分组事物

    包(Package)

     

     

     

     

     

     

    标记事物

    注释(Notes)

     

     

     

     

     

     

    结构事物 :

    1、类(class):类是对一组具有相同属性、方法、关系和语义的对象描述。

     2、接口(Interface):接口描述了一个类或构件的一个服务的操作集。

     3、协作(collaboration):协作定义了一个交互,它是由一组共同工作以提供某协作的角色和其它元素构成的群体,这些协作行为大于所有元素的各自行为的总和。

     4、用例(Use Case):用例是对一组动作序列的描述,系统执行这些动作将产生一个对特定的参与者(actor)有价值且可观察的结果。

     5、主动类(active class):是这样的类,其对象至少拥有一个进程或线程,因此它能启动控制活动。

     6、构件(Component):构件是系统中物理的、可替代的部件,它遵循且提供一组接口的实现。

     7、节点(node):节点是在运行时存在的物理元素,它表示了一种可计算的资源,它通常至少有一些记忆能力处理能力。

    行为事物:

    行为事物是UML模型的动态部分。它们是模型中的动词,描述了跨越时间和空间的行为。

     1、交互(Interacton):交互这样一种行为,他由在特定语境中共同完成一定特定任务的一组对象之间交换的消息组成。

     2、状态(State Mechanism):状态机是这样一种行为,描述了一个对象或一个交互在生命期内响应事件所经历的状态序列。

    分组事物:

    分组事物是UML模型的组织部分,最主要的分组事物是包(package)。

    包(Package):包是把元素组织成组的机制

    注释事物:

    注释事物是UML模型的解释部分。

    注解(note):是一个依附于一个元素或一组元素之上,对它进行约束或解释的简单符号。

    三、UML中的关系

    1.关联:描述了两个或多个类之间的结构性关系

    2.泛化:泛化是一种特殊/一般关系,特殊元素(子元素)的对象可替代一般元素(父元素)的对象。用这种方法,子元素共享了父元素的结构和行为。

    3.依赖:是一种使用的关系,  即一个类的实现需要另一个类的协助, 所以要尽量不使用双向的互相依赖.

    4.实现:实现是类元之间的语义关系,在该关系中一个类元描述了另一个类元保证实现的契约。

    四、UML中的图

    类别图形名称作用
    静态建模用例图描述系统实现的功能
    类图描述系统的静态结构
    对象图描述系统在某个时刻的静态结构
    构件图描述实现系统组成构件上的关系
    部署图描述系统运行环境的配置情况
    动态建模顺序图描述系统某些元素在时间上的交互
    协作图描述系统某个元素之间的协作关系
    状态图描述某个用例的工作流
    活动图描述某个类的动态行为
     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 数据库实体联系模型与关系模型

    千次阅读 2020-03-02 19:11:33
    数据库设计是指根据用户的需求,在某一具体的数据库管理系统上,设计数据库的结构和建立数据库的过程。...因此,规划数据构成及数据间关系,并应用某一具体的数据库管理系统如MySQL构建数据库的过程就是...

    数据库设计是指根据用户的需求,在某一具体的数据库管理系统上,设计数据库的结构和建立数据库的过程。例如,编程微课是在线编程教育项目,该项目涉及到课程、学生、老师、学习资料等数据,这些数据都要被存储下来,并且能够方便的增加、修改、删除和查询。这就需要规划课程、学生、老师、学习资料等数据构成以及相互之间的关系。因此,规划数据构成及数据间关系,并应用某一具体的数据库管理系统如MySQL构建数据库的过程就是数据库设计。

    由于项目需求的易变性和数据的复杂性,数据库设计不可能一蹴而就,而只能是一种“反复探寻,逐步求精”的过程。数据库设计步骤如下图所示:

     

     

                                           

                                                                    图2-5 数据库设计过程流程图

     

    需求分析阶段主要分析项目涉及的业务活动和数据的使用情况,弄清所用数据的种类、范围、数量以及在业务活动中的存储情况,确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等,形成数据库需求说明书

    概念结构设计阶段根据数据库需求说明书,创建数据库概念结构,描述概念结构的有力工具是ER模型

    ER模型表示的概念结构模型独立于任何一种数据模型,并独立于任何一个具体的数据库管理系统。因此,需要把概念结构设计阶段设计的ER模型转换为关系数据模型二维表结构,此阶段为逻辑结构设计阶段

    物理设计阶段是在计算机的物理设备上确定应采取的数据存储结构和存取方法,以及如何分配存储空间等问题。关系数据库物理设计的主要工作是由系统自动完成的,数据库设计者只要关心索引文件的创建即可

    验证设计是在上述设计的基础上,收集数据并建立数据库,运行应用任务来验证数据库的正确性和合理性,当发现设计问题时,可能需要对数据库设计进行修改。

     

    实体联系模型(ER图)

    当前常用的概念数据模型是ER模型。ER模型描述数据库的概念模式,不考虑数据库的逻辑与物理结构,它充分反映现实世界,易于理解,将现实世界的事物以信息结构的形式很方便地表示出来。

    例如,课程是编程微课的主要内容,课程涉及到老师、学生等对象等实体,进一步分析还涉及到课程视频、课程资料、课程价格等各种数据。在用ER模型对课程分析和描述中,对这些实体以及实体之间的联系给出了确切的定义。

    ER模型有四个概念,分别是实体、属性、联系、实体集

     

    实体

    实体是客观存在并且可以互相区分的事物,可以是人或物,也可以是抽象的概念。在现实世界,实体并不是孤立存在的,实体与实体之间也存在联系。例如,课程与学生之间存在学生学习课程的联系,课程与老师之间存在老师创建课程的联系。

     

    属性

    每个实体具有的特征称为属性,一个实体可以由若干属性来描述,属性都有其取值范围,称为值集或值域。例如,课程实体可以由课程编号、课程名称、授课老师、类别、简课程介、价格等属性组成。唯一地标识实体的属性或属性组称为实体的关键字。例如,属性值“20180603,Java编程基础,郎老师,编程语言,课程以浅显易懂的语言,以常见的生活场景为案例,带领大家逐步进入计算机编程世界,86”。其中20180603是课程编号的属性值,该编号在在所有的课程实体中是唯一的,该属性就是课程实体的关键字。

     

    联系

    实体不是孤立存在的,实体之间是有联系的。实体之间的联系可以分为三类:一对一(1:1)、一对多(1:n)和多对多(m:n)。例如,一个老师可以创建多个课程,老师与课程的联系就是一对多的;如果一个老师只能创建一个课程,则老师和课程的联系就是一对一的。在进行问题分析时,要根据客观实际,抓住问题实质进行现实世界的抽象

     

    实体集

    具有相同属性的实体的集合称为实体集。在同一实体集中,每个实体的属性及其值域是相同的,但可能取不同的值。例如,所有的课程实体组成课程实体集,所有的老师实体组成老师实体集。

     

    绘制ER图

    ER图是ER模型的图形化描述。俗话说:一张图胜过千言万语,用ER图可以清晰地描述出ER模型的结构。

    规范的ER图可以帮助人们对ER模型的统一认识,便于沟通和讨论,有助于工作效率的提高。它使用一组预定义的符号来表示ER模型的实体、属性、联系等概念,这些预先定义的符号已经标准化,从而让全世界的开发人员都可以采用这些符号而不会引起混淆。ER图的基本图素有如下的约定:

     

                           

                                                                              图 2-6 ER图的基本图素

    (1)用长方形表示实体,在框内写上实体名。

    (2)用椭圆表示实体的属性,并用连接线把实体与属性连接起来,属性如果是实体的关键字,可以用双线椭圆表示。

    (3)用菱形表示实体间的联系,菱形内写上联系名,用连接线把菱形分别与有关的实体相连接,在连接线旁标上连接的类型,如果联系也有属性,则联系的属性和菱形连接。

     

                                            

                                                                            图 2-7 用ER图表示的课程管理

    图2-7所示为用ER图表示一个课程管理,这是一个简化的课程管理模型,课程由老师创建并属于老师,两者之间是一对多的联系。课程与学生直接存在学习的联系,课程与学生是多对多的联系,因此联系也有属性,分别是学生编号和课程编号。双线椭圆表示的属性编号是实体的关键字。

    通过图2-7可以看出,ER模型是依赖业务运营方式的,它是企业运营方式的信息化描述。企业业务的改变直接影响着ER图的结构和实体间的联系。即使是相同的业务,数据库设计人员侧重分析的数据不同,给出的ER图也可能是不同的。

    对于设计比较复杂的系统来说,有时为了使ER图简洁明了,在ER图中可以省略属性,只画出实体和联系,将属性以表格的形式另外列出。如图2-8所示,给出的是不包含属性的ER图,

     

                                                    

                                                                     图 2-8 不包含属性的课程管理ER图

    ER图直观易懂,是系统开发人员和客户之间很好的沟通工具。对于客户来说,它概况了企业运营的方式和各种联系;对于系统开发人员来说,它从概念上描述了一个应用系统数据库的信息组织。因此,如能准确画出企业运营方式的ER图,就意味着搞清楚了企业的业务运营方式,以后可以根据ER图,结合具体的数据库管理系统,把ER图转换为数据库管理系统所能支持的数据模型。这种逐步推进的数据库设计方法已经普遍应用于数据库设计中,画出应用系统的ER图成为数据库设计的一个重要步骤。

     

    关系模型

    ER图给出了实体联系模型的图形化描述,增强了开发人员与客户的沟通能力。在需求开发阶段ER模型是非常重要的,也是从企业的业务运营方式到概念模型的映射。

    到了设计阶段。就需要在概念模型的基础上建立关系模型,关系模型是用二维表来表示实体集属性间的关系以及实体间联系的形式化模型。它将用户数据的逻辑结构ER模型归纳为满足一定条件的二维表的形式。

    ER模型中的一个实体或联系对应一张二维表,ER模型中的实体属性转换为二维表的列,也可称为属性,每个属性的名称称为属性名,也可称为列名。每个属性取值范围称为该属性的域。二维表每个属性或列取值后的一行数据称为二维表的一个元组,也可以称为一条记录。二维表可以包含有限个不重复的记录。

    图2-9给出了实体“课程”、“老师”转化为关系模型的二维表。每个课程是课程表中的一条记录或一个元组,即一行;同样,每个老师的属性也反映在老师表中的一行;课程表和老师表的联系反映在课程表属性“老师编号”字段上,该字段和老师表的编号字段为同一个字段,因此通过“老师编号”字段可以确定是哪位老师建立的课程。

     

                               

                                                                   图 2-9 由实体课程和老师转化的课程和

    二维表的不可重复性可知,关系中必然存在一个属性或属性组,能够唯一标识一个元组,该属性或属性组称为关键字。当关系中存在多个关键字时,称它们为候选关键字,指定其中一个为主关键字,简称主键。

    设计二维表时,关系应满足如下性质。

    (1)表中每一列的取值范围都是相同的,也就是数据类型相同。

    (2)不同列的取值范围可以相同,但列名称不能相同。

    (3)表中列的次序可以变换,不影响关系的实际意义。

    (4)同一个表中,不允许存在两个完全相同的元组,这是集合的一个基本性质,保证了关系中元组的唯一性。

    (5)行的次序可以任意交换。

    (6)关系中的任何一个属性值都必须是不可分的元素。

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