关系抽取概述

知识图谱是一种以图形化的(Graphic)形式通过节点和边表达知识的方式，其基本组成元素是节点和边

节点确定：实体识别

边确定：关系抽取

关系抽取（Relation Extraction，RE）：旨在从文本中抽取出两个或多个实体之间的语义关系

输入：

“柏拉图与老师苏格拉底、学生亚里士多德并称希腊三贤“
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输出

	<柏拉图，老师，苏格拉底>
	<柏拉图，学生，亚里士多德>
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• 关系抽取是信息抽取（information extraction）重要子任务之一
• 关系抽取是构建知识图谱的最重要子任务之一
• 关系抽取的结果可用于下游NLP任务
Ø 如文本理解、问答系统和聊天机器人

• 关系实例抽取
Ø 文 本 + P → { ( S , O ) } 文本+P\rightarrow\{(S, O)\} 文本+P→{(S,O)}
Ø 给定关系P，从语料中抽取更多关系实例

• 关系分类
Ø $文本+(S,O)+P\to P_i$
Ø 根据实体对的文本描述，将实体对的关系进行归类（通常需要预定义关系类型集合P

基于模式的关系抽取

基本思想：
Ø 使用模式（模板，pattern）表达关系在文本中提及的方式
Ø 将模式与语料匹配，获取关系实例

• 关键问题
Ø 如何表达模式？

Ø如何获取模式？

• 将自然语言视作字符序列，模式表示为一组正则表达式

特点
• 要为每个关系构造相应的正则表达式
• 对文本与模式的相似性有着较高的要求
• 常用于抽取有着固定描述模式的内容
• 难以适用于广泛而多样的文本

• 选择合适的模式粒度是基于模式抽取的关键

引入语法信息（包括词法和句法等）精化抽取模式
如：

“NP1著有NP2”⟹< NP1，作者， NP2> 
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• 特点：
Ø 相比于单纯的字符模式，语法模式表达能力更强
Ø 语法模式仅仅依赖人类的语法知识，因此语法模式的获取代价相对较低
Ø 普遍存在于各类语言中，适用于各种不同类型的文本
• 将概念引入模式的描述中，且定义基于概念约束的模式

• 特点:
Ø 利用概念定义模式，因此依赖较完善的概念图谱
Ø 降低了所匹配的实例发生语义漂移的可能性

• 优点
Ø 精度相对较高
Ø 可以针对特定领域进行定制

• 缺点
Ø 需要为每个关系定义相应的模式
Ø 人工成本高、代价大
Ø 召回率、精度尚有改进余地

• 如何提高基于模式方法的召回率？
Ø Bootstrapping（自举法）

• 主要思想
Ø 自动发现更多的模式，提升基于模式方法的recall

• 基本过程
Ø 模式提取+实例抽取 相互迭代

• 是一种半监督的思路
Ø 用当前已经习得的模型（模式）自动标注新样本，基于新补充的样本逐步提升模型

• 自举法抽取关系的迭代过程

1. Ø Step1：给定关系“出生于”、种子实体对<周杰伦，台湾>和<林丹，福建>
2. Ø Step2：抽取出句子集合：{“周杰伦，出生于台湾省新”，“周杰伦在台湾…”，“林丹小时候在福建学球”}
3. Ø Step3：得到关系“出生于”的描述Pattern{“X出生于Y”，“X在Y”，“X小时候在Y”}
4. Ø Step4：基于该模式，抽得句子“林俊杰，出生于新加坡的一个音乐世家”，从而得到实体对<林俊杰，新加坡>

扩充种子实体对

• 代表性系统
Ø DIPRE系统 (Brin, 1998)、Snowball系统 (Agichtein, 2000)、KnowItAll系统 (Etzioni et al. 2005)、TextRunner系统(Banko et al. 2007)

• 迭代过程中得到的新模式不再能表达种子关系
• 迭代会引入噪音实例和噪音模板

• Bootstrapping-语义漂移解决方案
Ø Mutual exclusive Bootstrapping：同时扩展多个互斥类别，一个实体对只能属于一个类别；
Ø Coupled training：建模不同抽取关系之间的约束，寻找最大化满足约束的抽取结果；
Ø Co-Bootstrapping ：引入负实例来限制语义漂移；

• 评估候选模式是否能在语料中准确抽取出目标关系实例
• 对于Bootstrapping中自动习得的模式进行筛选，提升准确率

• 抽取质量通常可以从两个角度进行判定：
	Ø实例与模式的匹配程度
		• 基于模式的匹配通常使用模糊匹配，以提升recall
		• 模式与实例的匹配程度，可以表达抽取质量
	Ø模式本身的置信度
		• 抽取的准确率作为模式的置信度
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• 模式与正确实例越匹配，质量越高
• 与模式越匹配的实例，越可能正确


模式置信度越高（质量越好），实例与模式的匹配程度越高，则抽取实例的置信度越高。

基于学习的关系抽取方法

• 核心思想：利用标注语料学习抽取模型
• 降低人工模式定义的代价
• 基本过程

关系分类

• 接受包含实体对的文本作为输入，产生预定义关系类别上的概率分布
• 关系类别通常来自知识库
• 需要谨慎处理未知类别

序列标注

接受文本（字符序列）作为输入，生成相应的标记序列
• 每个标记表示相应字符是否是实体、关系
• 实体、关系、嵌套实体、多元关系均可以标记

特征定义

• 传统机器学习核心问题：特征定义
• 可解释，可控
• 上下文中的各种词法、句法、语义等信息，或者背景知识等
	Ø 实体词汇及其上下文特征
	Ø 实体类型及其组合特征
	Ø 基本短语块特征
	Ø 依存树特征
	Ø 句法树特征
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词法特征
• 实体对之间或周围特定的词汇
Ø 两个实体之间的词袋信息；
Ø 词袋的词性标注结果信息；
Ø 实体对在句子中的顺序标志信息；
Ø 左实体的窗口大小为k的词袋及其词性标注信息；
Ø 右实体的窗口大小为k的词袋及其词性标注信息；

• 句法特征
Ø 依存分析的结果包括词汇集合以及词汇之间的有向语法依赖关系

• 其他特征
Ø 实体类型、概念、背景知识（如wordnet），位置信息等等；

知识图谱应用

• 基于实体的搜索流程

• 准确捕获用户的搜索意图（目标）是前提
• 如果目标实体不唯一，还需将目标实体排序后再返回给用户
• 如果无法明确目标实体，只能寻找一些相关实体，同样需要实体排序
• 从改善用户搜索体验考虑，搜索结果除了展现目标实体外，最好还能以合适的形式展现相关实体、概念，以及它们之间的关系

知识图谱应用：推荐

• 推荐算法的基本框架

精准画像才是关键

• 传统推荐算法的挑战

• 冷启动：对新用户或者新物品进行推荐时存在的冷启动问题
• 数据稀疏：用户和物品之间的行为关系数据比较稀疏
• 缺乏多样性：推荐结果单一，只推荐某类物品
• 缺乏可解释性：难以解释为什么给用户推荐该物品
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• 推荐+知识图谱

可以与用户行为数据构成的用户-物品网络集成起来，从而扩展了用户与商品之间隐藏的关联关系, 补充更多交互数据 -> 对应数据稀疏
• 蕴含了物品的大量背景信息, 以及物品之间的各种关系 -> 冷启动 多样性
• 知识图谱中的路径为推荐结果提供了一定的可解释 ->可解释性

推荐系统中引入知识图谱的优势
提高精准度（precision）
Ø 知识图谱为物品引入了更多的语义关系
Ø 知识图谱可以深层次地发现用户兴趣

增加多样性（diversity）
Ø 知识图谱提供了不同的关系连接种类
Ø 有利于推荐结果的发散，避免推荐结果越来越局限于单一类型

增加可解释性（interpretability）
Ø 知识图谱可以连接用户的兴趣历史和推荐结果
Ø 提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任

知识图谱应用：问答

• 问答系统正成为人机知识交互的主要形式之一。
• 问答系统需要丰富的知识作为支撑

• 问答系统可以基于其知识源进行划分。
• 知识图谱是结构化知识源

事实型问题
Ø When was Barack Obama born?
• 是非型问题
Ø Is Beijing the capital of China?
• 对比型问题
Ø Which city is larger, Shanghai or Beijing?

前三者为事实类问题，为核心

• 原因/结果/方法型问题
Ø How to open the door?
• 观点型问题
Ø What is Chinese opinion about Donald Trump?
• 对话型问题

• 将自然语言问题转化为知识图谱上的结构化查询（如SPARQL或SQL）
Ø 查询语言由数据库决定，不是核心问题
• 核心问题：属性理解

优势
• 为问题的语义理解提供了丰富的背景知识
Ø 纯文本:字符、词法与语义理解
Ø 知识图谱: 关联性数据，提供文本背后的知识信息
• 提供了初步的推理能力
Ø 基于知识图谱的关系推理，问答系统可以回答知识图谱没有直接表达的事实。
• When was Barack Obama’s wife born

• 基于模式的关系抽取
• 字符模式、语法模式、语义模式
• 人工定义模式 VS. 自动学习模式（Bootstrapping）
• 基于模式抽取的质量评估：模式的置信度、实例与模式的匹配程度

• 基于学习的关系抽取：
• 学习过程：传统机器学习方法 VS. 深度学习方法
• 特征定义：词法、句法、语义、其他特征

• 知识图谱应用：
• 基于知识图谱的搜索
• 基于知识图谱的推荐
• 基于知识图谱的问答