NLP(二十七)开放领域的三元组抽取的一次尝试

03/21 20:02
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  当我写下这篇文章的时候,我的内心是激动的,这是因为,自从去年6月份写了文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试 后,我就一直在试图寻找一种在开放领域能够进行三元组抽取的办法,也有很多读者问过我这方面的问题,今天,笔者将给出答复,虽然不是正确答案(现在也没有正确答案),但至少,我写下了自己的答案。   离我想出这个抽取系统虽然才过去不久,但我的心情,已经由开始的激动狂喜,转化为后来的平淡,直到现在的不满。事实证明,开放领域的三元组抽取实在太难,以笔者个人的努力和智商,实在没法给出完美的答案,所以,文章的题目是尝试,仅仅作为尝试,并不能解决好这个问题。但,我还是想写些什么,希望能够对笔者有一点点启发,同时,也是对自己近半年的探寻做一个总结。   关于三元组抽取的基本介绍和常用办法,笔者之前已经在不少文章中描述过,这里不再过多介绍,有兴趣的读者可以参考文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试NLP(二十六)限定领域的三元组抽取的一次尝试 。本文将会介绍笔者在开放领域做三元组抽取的一次尝试。    本项目已经开源至Github,文章最后会给出相应的网址。本项目的项目结构如下: 项目结构 本项目一共分为四部分,主要模块介绍如下:

  • extract_example: 利用训练好的模型对基本小说和新闻进行三元组抽取,形成知识图谱例子;
  • sequence_labeling:训练标注,对标注的实体数据进行序列标注算法训练;
  • spo_tagging_platform:标注平台,标注subject,predicate和object以及三元组是否有效;
  • text_classification:文本分类,用于判别抽取的三元组是否有效。

  本项目的抽取系统流程图如下: 抽取系统流程图   接下来笔者将逐一介绍。

标注平台

  笔者用tornado搭建了简易的标注平台,在标注页面中,标注人员需要输入标注的句子(句子级别的抽取)以及subject,predicate,object,点击“显示SPO”,将有效的三元组标注为1,无效的三元组标注为0。之所以采取这种标注方法,是因为我们可以在句子中标注subject,predicate,object,这些标注的实体就会形成可能的三元组组合,再利用0,1来标注这种三元组是否有效,这样就能做到在开放领域进行三元组抽取。   一个简单的标注例子如下: 标注例子 再对以上的标注结果做一些说明,我们的标注是以句子为单位,进行句子级别的标注,不同要素在标注的时候加#区分,标注了两个subject,1个predicate(共用)和2个object,其中predidate是这些subject和object公用的,所以只需要标注一次。这样,点击“显示SPO”,一共会显示4个三元组,s,p,o用#隔开,0,1表示是否是有效三元组,默认为0。   笔者利用空余时间,一共标注了3200多个样本,对于序列标注来说,就是3200多个样本,对于文本分类来说,就是9000多个样本了。

序列标注

  对于上述的标注例子,会形成如下的标注序列:

美	B-SUBJ
国	I-SUBJ
疾	I-SUBJ
控	I-SUBJ
中	I-SUBJ
心	I-SUBJ
主	B-PRED
任	I-PRED
雷	B-OBJ
德	I-OBJ
菲	I-OBJ
尔	I-OBJ
德	I-OBJ
(	O
左	O
圈	O
)	O
和	O
美	B-SUBJ
国	I-SUBJ
国	I-SUBJ
立	I-SUBJ
卫	I-SUBJ
生	I-SUBJ
研	I-SUBJ
究	I-SUBJ
院	I-SUBJ
过	I-SUBJ
敏	I-SUBJ
和	I-SUBJ
传	I-SUBJ
染	I-SUBJ
病	I-SUBJ
研	I-SUBJ
究	I-SUBJ
所	I-SUBJ
主	B-PRED
任	I-PRED
福	B-OBJ
西	I-OBJ
(	O
右	O
圈	O
)	O

  将数据集分为训练集和测试集,比例为8:2.采用经典的深度学习模型ALBERT+Bi-LSTM+CRF进行实体识别,设置最大文本长度为128,训练100个epoch。关于该模型的介绍,可以参考文章NLP(二十五)实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型 。   在测试集上的训练结果如下:

accuracy:  93.69%; precision:  76.26%; recall:  82.33%; FB1:  79.18
OBJ: precision:  80.47%; recall:  88.81%; FB1:  84.44  927
PRED: precision:  76.89%; recall:  83.69%; FB1:  80.14  1021
SUBJ: precision:  71.72%; recall:  75.32%; FB1:  73.48  983

在测试集上的总体F1值接近80%。

文本分类

  关于文本分类,需要多做一些说明。   虽然本文的题目是关于在开发领域的三元组抽取的尝试,但实际我在标注的时候,还是更多地标注人物头衔,人物关系,公司与人的关系,影视剧主演、导演信息等。形成的有效的文本分类的样本为9000多个,一共有关系1365个,数量最多的前20个关系如下图: 数量最多的20个关系   以上述的标注数据为例,形成的标注数据如下:

美国疾控中心#主任#雷德菲尔德#1#美国疾控中心主任雷德菲尔德(左圈)和美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所主任福西(右圈)
美国疾控中心#主任#福西#0#美国疾控中心主任雷德菲尔德(左圈)和美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所主任福西(右圈)
美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所#主任#雷德菲尔德#0#美国疾控中心主任雷德菲尔德(左圈)和美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所主任福西(右圈)
美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所#主任#福西#1#美国疾控中心主任雷德菲尔德(左圈)和美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所主任福西(右圈)

在实际模型训练的时候,会将原文中的subject用S*len(subject)代替,predicate用P,object用O。   将数据集分为训练集和测试集,比例为8:2。采用经典的深度学习模型ALBERT+Bi-GRU+ATT+FC,设置文本的最大长度为为128,训练30个epoch,采用early stopping机制,训练过程的loss和acc图像如下: 训练过程的loss和acc图像 最终在测试集上的accuracy约为96%。

新数据进行三元组抽取

  上述的模型训练完毕后,我们就可以将其封装成HTTP服务。对于新输入的句子,我们先利用序列标注模型预测出其中的subject,predicate和object,组合成三元组与句子的拼接,输入到文本分类模型,判别该三元组是否有效,0为无效,1为有效。   从网上找几个例子,预测的结果如下: 例子1 例子2 例子3   extract_example目录中为抽取的效果,包括几本小说和一些新闻上的效果,关于这方面的演示,可以参考另一个项目:https://github.com/percent4/knowledge_graph_demo 。也可以参考文章知识图谱构建举例 中给出的几个知识图谱的建构的例子。

总结

  本文写的过程较为简单,也没有代码,这是因为笔者在之前的文章中做了大量的铺垫,主要是集中在模型方面。况且,这个项目比较大,也不适合在这里详细讲述,笔者只在这里给出思路和大概的处理流程,具体的实现代码可以参考下方的Github地址。   在实际的抽取过程中,一些句子也存在抽取出大量无用的三元组的情况,导致召回率高,这是因为本项目针对的是开放领域的三元组抽取,因此效果比不会有想象中的那么好,提升抽取效果的办法如下:

  • 增加数据标注量,目前序列标注算法的样本仅3200多个;
  • 模型方面:现在是pipeline形式,各自的效果还行,但总体上不如Joint形式好;
  • 对于自己想抽的其他三元组的情形,建议增加这方面的标注;
  • 文本预测耗时长(该问题已经解决)。

  本项目作为笔者在开放领域的三元组抽取的一次尝试,在此之前关于这方面的文章或者项目还很少,因此可以说是探索阶段。

  源码和数据已经在Github项目中给出,网址为 https://github.com/percent4/spo_extract_platform

  本人的微信公众号为Python爬虫与算法,欢迎关注~

参考文献

  1. 利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试: https://www.cnblogs.com/jclian91/p/11107323.html
  2. NLP(二十六)限定领域的三元组抽取的一次尝试: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104874488
  3. NLP(二十五)实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104826655
  4. 知识图谱构建举例: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104685424
  5. NLP(二十一)人物关系抽取的一次实战:https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104380371
  6. 《知识图谱 方法、实践与应用》 王昊奋、漆桂林、陈华钧著,中国工信出版集团、电子工业出版社出版。

原文出处:https://www.cnblogs.com/jclian91/p/12541754.html

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