知识图谱 概念与技术 第三章
知识图谱 概念与技术
肖仰华等编著 中国工信出版集团 电子工业出版社
第三章 词汇挖掘与实体识别
知识图谱中的实体识别基本思路： 当一个词汇在某个上下文表达的是某个预定义概念时，则是一个实体。 例如“刘德华是中国香港男歌手” 中“刘德华”属于“人物”
等价关系、等级关系、相关关系
等价关系：简写等
等级关系：子类，细分等
相关关系：上下位关系、索引关系等 （例如“复旦大学 ”和“985院校“为上下位关系
短语抽取
短语：描述一个完整、不可分割的语义单元
短语质量评估：频率、一致性、信息量、完整性
无监督短语抽取：
语料-> 候选短语生成（n gram， 卡阈值过滤）-> 统计特征计算（例如 tfidf、PMI、左邻字熵和右邻字熵等）-> 质量评分（特征值融合，家全球和等）-> 排序输出
有监督短语抽取：
语料-> 候选短语生成 -> 统计特征计算+样本标注（ 人工标注/ 百度百科、维基百科等）-> 分类器学习（决策树、随机森林、svm） -> 质量评分 -> 排序输出
质量评分而非直接采用词频统计原因： ”支持向量机“出险次数低于”向量机‘和“支持向量” =>添加语料切割， 通过分类器得到高质量短语，对语料切割， 重新统计词频，迭代
统计指标特征
- TFIDF、C-value（子短语频次减去负短语频次）、NC-value、PMI 点互信息、 左邻字熵和右邻字熵
- TFIDF: 挖掘能够有效代表某篇文档特征的短语
- C-value：考虑了短语与其父短语的关系来挖掘高质量短语
- NC-value：在C-value基础上进一步考虑了上下文来挖掘高质量短语
- PMI：挖掘组成部分一致性较高（经常一起搭配）的短语
- 左右邻字熵：挖掘左右邻丰富的短语
同义词挖掘
意义相同或相近的词
① 不同国家语言， “玩具”、“toy”
②相同含义的词：’教室“ ”课堂“
③ 人名、号、雅称等：”周杰伦“ ”周董； “宋太祖”、“赵匡胤”
④别称、俗称： “番茄”、“西红柿”； “小儿麻痹症” “骨髓灰质炎”
⑤简称 “江西省” “赣'"
挖掘方法：
- 同义词资源（字典、网络字典、百科词条）、
- 模式匹配 （XX又称Y） P97
- 自举法 通过同义词扩展模板 迭代
- 其他方法：序列标注模型 彼岸花（ENT）-也（S_B）-叫 （S_I) - 曼珠沙华（ENT），原产于（O)-中国（ENT）-长江流域（ENT）；基于图模型
搜索引擎
缩略词
应用：实体链接、情感分析、事件抽取等
方法：一 缩略词检测及抽取； 二 规则或机器学习预测缩略词
一 缩略词检测及抽取： 主要是模式匹配， 噪声太多，需要统计信息和机器学习方法过滤（词频、卡方、互信息、最大熵、二元分类机器学习模型:SVM\LR）
机器学习二元分类特征：1. 统计指标 2. 文本特征：字符匹配程度（缩略词中是否包含全称以外的词、缩略词与全称的编辑距离、缩略词和全称长度差异、缩略词中的字在全称中的位置）词性特征
枚举和剪枝： 枚举所有可能缩略形式，排除文本中未出现，判断缩略词和原词出现语境（共现词越多越相近）
二 规则或机器学习预测缩略词：
规则：词性、位置、词之间相互关联
CRF： 字、词、位置、词性、词的关联特征
深度学习：LSTM
实体识别
命名实体是一个词或短语，命名实体识别：在文本中定位命名实体的边界并分类到预定义类型集合的过程。
实体是一个认知概念，实体在文本中不同表示形式或提及方式被称为实体指代
NER抽取， 输入：句子对应的单词序列： s=
例如：”姚明 出生 于 上海“ ， <1,1, 人物> <4,4,地点,>
粗粒度命名实体识别：一个命名实体只分配一种类型； 细粒度命名实体识别：一个命名实体分配多种类别
传统NER方法：
<1> 基于规则、词典、在线知识库的方法 （Hownet，挂到已有知识库相类似的节点下，上下位词）
<2>监督学习：序列标注 HMM、CRF。 典型特征：但此级别特征（词法，词性标签）、列表查找特征（例如维基百科地名录、DBpedia地名词典）、文档和语料特征（语法、共现）
<3>半监督学习
基于深度学习的NER
BiLSTM-CRF
1 输入的分布式表示（词向量、字向量、混合表示）
2 上下文编码器：①CNN，② RNN（ BiLSTM、GRU）
3 标签解码器：①全连接层+softmax， 如果多标签 将softmax改为sigmoid； 或 ② CRF， CRF可以对标签之间的关系进行建模，提高NER的准确性 ③ 循环神经网络RNN， 实体类型数量很大时，比其他解码器训练速度更快
新的方法：
- attention
- 迁移学习， 具有相同标签集