知识图谱实体链接：一份“由浅入深”的综述

这个世界充斥着无数的结构化数据（wiki）和非结构化数据（web），然而，如何将两者有效地集成仍然是个非常困难的问题。

作者丨Nicolas

单位丨追一科技AI Lab研究员

研究方向丨信息抽取、机器阅读理解

本文介绍实体链接（Entity Linking）这一技术方向，会先从最基础的概念讲起，然后对 EL 中的三个主要模块做一个清晰的梳理。在此基础上，选取三篇比较有代表性的论文，详述其中的核心方法和思想。

EL入门

1. 任务定义 

实体链接，就是把文本中的 mention 链接到 KG 里的 entity 的任务。如下图所示 [1]：

▲ Entity Linking示意图

有些读者可能对知识图谱的概念不甚了解，这边先解释一下图谱里常用的一些概念。 

Knowledge Graph（知识图谱）：一种语义网络，旨在描述客观世界的概念实体及其之间的关系，有时也称为 Knowledge Base（知识库）。 

• 图谱由三元组构成：<实体1，关系，实体2> 或者 <实体，属性，属性值>； 

• 例如：<姚明，plays-in，NBA>、<姚明，身高，2.29m>； 

• 常见的KB有：Wikidata、DBpedia、YOGO。 

Entity（实体）：实体是知识图谱的基本单元，也是文本中承载信息的重要语言单位。 

Mention（提及）：自然文本中表达实体的语言片段。 

回过头再看，上面的这个图中，“乔丹”、“美国”、“NBA”这些蓝色的片段都是 mention，其箭头所指的“块块”就是它们在图谱里对应的 entity。 

2. 几个应用 

EL 有什么用呢？一般有 KB 的地方就离不开 EL。以下是 EL 的几个应用 [2]： 

Question Answering：EL 是 KBQA 的刚需，linking 到实体之后才能查询图数据库； 

Content Analysis：舆情分析、内容推荐、阅读增强； 

Information Retrieval：基于语义实体的搜索引擎，google 搜索一些实体，右侧会出现 wikipedia 页面； 

Knowledge Base population：扩充知识库，更新实体和关系。 

3. Taxonomy

▲ Taxonomy

大体来说，EL 的工作可以分为两类 [3]：

End-to-End：先从文本中提取到实体 mention（即 NER），对应到候选实体，然后将提取到的 entities 消除歧义，映射到给定的 KB 中。 

Linking-Only：与第一种方法对比，跳过了第一步。该方法直接将 text 和 mention 作为输入，找到候选实体并消除歧义，映射到给定的 K B中。 

由于端到端的工作比较少，且 NER 也没太多可讲的。本文着重介绍 Linking-Only 的相关技术方向和工作。

EL的三大模块

EL 的工作非常有挑战性，主要有两个原因： 

1. Mention Variations：同一实体有不同的 mention。（<科比>：小飞侠、黑曼巴、科铁、蜗壳、老科） 

2. Entity Ambiguity：同一 mention 对应不同的实体。（“苹果”：中关村苹果不错；山西苹果不错） 

针对上述两个问题，一般会用 Candidate Entity Generation (CEG) 和 Entity Disambiguation (ED) 两个模块 [2] 来分别解决： 

1. Candidate Entity Generation：从 mention 出发，找到 KB 中所有可能的实体，组成候选实体集（candidate entities）； 

2. Entity Disambiguation：从 candidate entities 中，选择最可能的实体作为预测实体。 

下面我们来讲讲这两个模块里都有些啥东西。其中，CEG 的方法都比较朴素，没什么可讲的，笔者会把重点放在 ED 上。 

1. Candidate Entity Generation (CEG) 

最重要的方法：Name Dictionary ( {mention: entity} ) 

哪些别名：首字母缩写、模糊匹配、昵称、拼写错误等。 

构建方法： 

• Wikipedia (Redirect pages, Disambiguation pages, Hyperlinks)； 

• 基于搜索引擎：调 google api，搜 mention。若前 m 个有 wiki entity，建立 map； 

• Heuristic Methods； 

• 人工标注、用户日志。 

CEG 这部分，最主流也最有效的方法就是 Name Dictionary，说白了就是配别名。虽然 CEG 很朴素，但作为 EL 任务中的第一道门槛，其重要性不言而喻。对于每一个 entity，紧凑而充分地配置别名，才能保证生成的 candidate entites 没有遗漏掉 ground truth entity。 

具体的，要配置哪些别名，要用什么构建方法，往往取决于 EL 的使用场景。比如做百科问答或是通用文本的阅读增强，就很依赖于 wikipedia 和搜索引擎；但如果是某个具体的行业领域，就需要通过一些启发式的方法、用户日志、网页爬取，甚至人工标注的方法来构建 Name Dictionary。 

2. Entity Disambiguation (ED) (手动划重点) 

Features: 

• Context-Independent Features:

• LinkCount: #(m->e)，知识库中某个提及 m 指向实体 e 的次数； 

• Entity Attributes: Popularity, Type； 

• Context-Dependent Features:

• Textual Context: BOW, Concept Vector 

• Coherence Between Entities: WLM, PMI, Jaccard Distance 

实体消歧时，不同场景的特征选取是非常重要的。总的来说，实体消歧的特征分为，context 独立和 context 不独立的。 

特征里，独立的有：mention 到实体的 LinkCount、实体自身的一些属性（比如热度、类型等等）。其中，LinkCount 作为一个先验知识，在消歧时，往往很有用，比如当我们在问“姚明有多高？”时，大概率都是在问<篮球运动员姚明>，而不是其他不为人知的“姚明”。

虽然 context 中完全没有包含篮球运动员这一信息，但大多数情况下，根据“姚明”到<篮球运动员姚明>的 LinkCount 最高，选其作为实体进行查询，都会是一个不错的答案。 

不独立的有：文本的 context、实体间的 coherence（一致性）。这部分，可深入挖掘的东西比较多，文本 context 可以用一些深度学习的方法去深度理解文本的语义，从而实现消歧；实体间的一致性更加有趣，由于文本包含的所有的 mention 都没有确定，所以全局地进行 entities 的消歧实际上是一个 NP-hard 的问题。因此，如何更加快速有效地利用一致性特征，是一个非常有趣的方向。 

基于这些常用的特征，消歧的方法可以大致分为以下几种： 

Learning to Rank Methods: Point-wise、Pair-wise、List-wise。由于 ED 任务 ground truth 只有一个实体，一般都是用 point-wise 来做。输入是文本的 context、mention、某个 entity 的一些 attributes，输出 mention 指向该 entity 的置信度，以此 rank，选出最可信的 entity； 

Probabilistic Methods: Incorporate heterogeneous knowledge into a probabilistic model。结合不同信息，得到条件概率 P(e|m,c)，其中 c 是输入文本，e 为实体， m 是 mention。比如用归一化的 LinkCount 信息，作为先验概率 P(e|m)； 

Graph-Based Approaches: maximize coherene between entities。利用图特征（entity embedding、relation），在消歧时，考虑全局消歧后实体的一致性； 

一般来说，现在的 ED 工作都会综合以上的方法来设计，后面我们会具体介绍几篇近期的论文，大家可以对照这三类方法看看。 

3. 还有个小问题：Unlinkable Mention Prediction 

除了上面的两大模块，还有一个小问题，就是如何拒识掉未知实体，毕竟你不可能建立一个能穷举万物的 KB。这就涉及到 Unlinkable Mention Prediction，不是很复杂，一般就三种做法： 

NIL Threshold: 通过一个置信度的阈值来卡一下； 

Binary Classification: 训练一个二分类的模型，判断 Top-rankeded Entity 是否真的是文中的 mention 想要表达的实体； 

Rank with NIL: 在 rank 的时候，在候选实体中加入 NIL Entity。 

一般就阈值卡一下就好了，不是太大的问题。但如果具体的场景是做 KB Population 且实体还不是很全的时候，就需要重点关注一下了。

EL的近期工作

为了让读者能更清楚地了解 EL，笔者在这里选取了三篇近两年出的，比较有代表性的工作 [4] [5] [6]，给大家具体讲讲： 

1. Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention. (Ganea and Hofmann, 2017, EMNLP) 

2. Improving entity linking by modeling latent relations between mentions. (Le et al., 2018, ACL) 

3. DeepType: multilingual entity linking by neural type system evolution. (Raiman et al., 2018, AAAI) 

1. Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention 

早期的 EL 工作都非常依赖 manually-designed 的特征，这篇文章是 EL 领域第一篇不依赖特征工程，用深度学习来学习基础特征的工作。主要的创新点和关键部件有三个： 

• Entity Embeddings: 用到了知识库里实体的 embedding； 

• Context Attention: 用 attention 机制来获得 context 的表征； 

• Collective Disambiguation: 考虑实体间的 coherence，联合消歧。

给定文本 D，其中有一堆 mention 。 对应的实体为 ，对应的 context 为 ，对应的候选实体集为 。文章提出了两种模型：Local model、Global model。local 只考虑 mention 的 context；global 还需要考虑实体间的一致性，联合消歧。

Local model: 令  为local score function，local model 要解决的问题即： 

Global model: 除了 context，还考虑实体间的 coherence（为了简化，只考虑两元一致性）。令  为实体之间的 pair-wise coherence score function，，全局搜索：

Local and pair-wise score function 的计算方法如下：

其中，  是实体  的 embedding， 是对角矩阵。 是在上下文 上取 attention 后的表征，具体的 attention 计算如下图所示：

▲ Local Model里的Attention机制

这里是用 candidate entity embeddings 做 key，context word embeddings 做 value，得到 score matrix 之后，按列取 max，如果某个 word 的 score 较高表示这个 word 至少和一个 entity 相关度高。为了去除 stop words 的影响，作者只取了 top R 的 score，剩下的置为负无穷。 

得到 score 后，还会结合 m 到 e 的 LinkCount 先验概率，计算出最终各个实体的概率。该工作在 AIDA 数据集上取得了 SOTA ( local: 88.8、global: 92.22)。 

2. Improving entity linking by modeling latent relations between mentions 

上一篇论文开创性地在 EL 中引入 entity embedding 作为信息，很自然的，我们会思考一个问题，KB 中还有别的可利用的信息吗？参考本文一开始的那张图片，“乔丹”、“美国”、“Nike”这些实体之间还有着“公民”、“赞助商”等关系信息，显然，若加以利用，一定能成大器。 

于是 Le et al. 在 Ganea and Hofmann 工作的基础上，增加了隐关系信息。假定图谱中有 K 个关系，令  之间为关系 k 的置信度为 ，上文中的 pair-wise coherence score function 可以写成：

其中， 都是用来表示关系 k 的对角矩阵（类似于关系 k 的 embedding），  为归一化因子， 为将  映射到 的函数。这样一来，我们就隐式地添加了关系 k，丰富了计算全局实体一致性时所参考的信息。 

看起来很 fancy！但是有一个问题，这个归一化因子我们要咋算呢？作者提供了两种思路： 

1. Rel-norm: Relation-wise normalization。就是以关系 k 维度来 norm； 

2. Ment-norm: Mention-wise Normalization。就是以实体 j 维度来 norm。

▲ 两种norm方式的示意图

看一下上面这张图，就很清晰了。该工作在 AIDA 数据集上得到了新的 SOTA (global: 93.07)。 

3. DeepType: multilingual entity linking by neural type system evolution 

前两篇论文都是在联合消歧的这个角度，做了一定的工作。DeepType 这篇文章则另辟蹊径，从优化知识库的 type 系统来做。文章很重要的一个观点是：当我们能预测出实体 mention 的 type，消歧这个任务就做的差不多了。EL 系统主要分成三个模块：

1. Type System: 一组正交的 type 轴和一个 type 标注函数；

 

• type 轴：一组互斥的 type 集合 A (e.g. {IsHuman} ∩ {IsPlant} = {}) 

• type 标注函数：

• 举个例子，假定一个包含两个轴 {IsA, Topic} 的 type 系统，<追一科技>对应的就是 {公司，人工智能} 

2. Type Classifier: 给定 mention 和 text，输出 mention 对应实体的 type； 

3. Entity Prediction Model: 给定 mention、text 和候选实体，预测概率最高的实体（文中直接用的 LinkCount）。

很显然，这三个模块的核心点在于 Type System 的构建。由于 Entity Prediction Model 是直接用的 LinkCount，实际上整个 EL 系统就只有两组参数，一组是 Type System 的离散参数 A，一组是 Type Classifier 的连续参数 θ。给定 text 及其所含的 mention：

其中  为 ground truth 的实体， 为候选实体集，令  为 EL 系统的消歧准确率，则我们的问题可以定义为：

其中：

这个 entity score 可以看成是给定 m 后，EL 系统给出的置信度，后面会给具体公式。 

同步优化两组参数很耗时，因此文章分成 Type System 和 Type Classfier 两个部分独立优化。

a. Discrete Optimization of Type System： 

为了避免同时训练 Type System 和 Type Classifier，我们得先固定 classifier，然后优化 Proxy Objective ，这里我们假设两个 classifier model 的极端： 

1. Oracle（极端优秀）：假设 Type Classifier 开了天眼，不管 A 咋变，都能预测对 mention 的 type，然后从该 type 对应的候选实体集的子集中选 LinkCount 最高的，令：

2. Greedy（极端蠢）：不预测 type，直接从候选实体集中选 linkcount 最高的。

最简单的思路直接  其实就完事了，但是我们要考虑到真正的 classifier 并没有开天眼，假设 classifier 的 Learnability（学习能力）是 l(A)，那么更合理的目标函数应该是：

但是怎么才能不依赖 A 去计算学习能力呢，如果是用 softmax 多分类，那就糟了，每换一次 A，就得重新训练一个 classifier。因此作者巧妙的用二元分类器代替了多分类，令：

这样就只需要最开始计算一次就好了，如下图所示：

▲ a为训练type系统时的classifier，b为后面真正用的classifier

b. Type Classifier 

就按照上图 b 优化就是了，没什么可说的。 

c. Inference 

在训练完 Type System 和 Type Classifier 之后，我们就可以计算我们上面说的 EntityScore 了：

其中  是 k 个 type 组成 type 轴，α,β∈(0,1) 是 smoothing 系数。最终在 AIDA 数据集上取得了新的 SOTA（94.88）。

4. 三篇论文效果对比和思考

前两篇都是联合消歧的，而 DeepType 其实是个 Local 模型。这么看来，如果考虑联合消歧的话，应该还会有提升。

总结

Entity Linking 其实算是个很复杂的技术领域，因为优化过程中，不仅要考虑 text 的文本信息、KB 的信息、消歧后的一致性，还需要根据具体的业务场景采用不同的方案，同时也不能为了效果去暴力搜索 NP-hard 的离散优化问题。在具体实施的过程中不可能面面俱到，需要一定程度的 trade-off。总结起来，四大特征：LinkCount、Context、Attributes、Coherence。方法千千万，大家灵活运用。

Appendices

数据集：

1. Knowledge Base：Wikipedia, YAGO, DBpedia, Freebase； 

2. EL 监督数据： 

• 中文：

  https://www.biendata.com/competition/ccks_2019_el/data/

• 英文：

• TAC KBP 2010 EL: 

  https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2019T02

• AIDA CoNLL-YAGO: 

  https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/databases-and-information-systems/research/yago-naga/aida/downloads/

一个不错的多因子消歧总结：

https://cloud.tencent.com/developer/article/1491361 

ccks实体链接第一名方案：

https://github.com/panchunguang/ccks_baidu_entity_link 

DeepType原作博客（有一些可玩的插件）：

https://openai.com/blog/discovering-types-for-entity-disambiguation/

References

[1] 韩先培，实体链接：从文本到概念：

https://docs.huihoo.com/infoq/baidu-salon51-entity-links.pdf 

[2] Wei Shen, Jiawei Han: Entity Linking with a Knowledge Base: Issues, Techniques, and Solutions. 

http://dbgroup.cs.tsinghua.edu.cn/wangjy/papers/TKDE14-entitylinking.pdf 

[3] Sebastian Ruder: NLP Progress of Entity Linking. 

https://github.com/sebastianruder/NLP-progress/blob/master/english/entity_linking.md 

[4] Ganea and Hofmann, 2017, EMNLP: Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention. 

https://arxiv.org/abs/1704.04920Deep 

[5] Le et al., 2018, ACL: Improving entity linking by modeling latent relations between mentions. 

https://arxiv.org/abs/1804.10637 

[6] Raiman et al., 2018, AAAI: DeepType: multilingual entity linking by neural type system evolution. 

https://arxiv.org/abs/1802.01021

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