浅学一下schema
1.什么是schema
Schema是一种数据结构，用于表示一组实体和它们之间的关系。
在自然语言处理中，schema 指的是文本或语句中涉及的实体和它们之间的关系，是解析和理解文本的重要工具。
举个例子：
比如，在医学领域中，可以有一个"疾病"的schema，其中包含实体 "疾病名称"、"症状"、"治疗方法"、"并发症"等属性。这些属性之间可能存在关系，如 "疾病名称" 和 "症状"之间的关系为 "产生"， "疾病名称" 和 "治疗方法"之间的关系为 "需要"， "疾病名称" 和 "并发症"之间的关系为 "可能导致"。
在拥有了schema之后，可以通过基于schema的关系抽取方法来抽取实体关系。
这些方法通常包括基于模板和基于学习两种方法。
基于模板的方法是通过规则或模板来抽取实体关系，例如：在文本中查找关键词或短语，并根据schema中的实体类型和关系类型来抽取实体关系。
基于学习的方法是通过训练数据来学习实体关系模型，然后在新的文本中使用该模型来抽取实体关系。
关系抽取通常需要两个步骤：实体识别和关系抽取。实体识别的目的是识别文本中的实体，例如人名、地名、机构名等。关系抽取的目的是提取文本中的关系，例如人物之间的关系、机构之间的关系等。
如果没有数据集，可以使用预训练好的模型进行实体识别和关系抽取。例如，可以使用BERT或其他预训练的模型进行实体识别。而对于关系抽取，可以
2.如何构建schema
构建schema的步骤：
实体识别->关系抽取->属性抽取->模式建模->可视化展示
实体识别：首先需要识别文本中的实体，例如人名、地名、机构名、产品名等。
关系抽取：接着，需要抽取文本中实体之间的关系，例如“实体 A 是实体 B 的子类”、“实体 A 是实体 B 的创建者”等。
属性抽取：抽取实体的属性信息，如实体的类型、时间、地点等。
模式建模：最后，将识别出的实体、关系和属性信息组织在一起，构建出 schema。
可视化展示：通过图谱可视化工具展示出schema, 方便理解和查询
3.构建schema详解
3.1 实体识别
3.2 关系抽取
3.2.1 关系抽取简介
关系抽取是自然语言处理中一种重要的任务，它指的是从文本中识别出实体之间的关系。
关系抽取可以利用语法结构、语义角色标注、命名实体识别等技术来实现。
在知识图谱中，关系抽取是构建知识图谱的基础，它提取出的关系可以用来建立实体之间的边。
举个例子：
在文本 "约翰·史密夫是苹果公司的创始人" 中，关系抽取系统可以抽取出 "约翰·史密夫" 和 "苹果公司" 之间的 "创始人" 关系。3.2.2 关系抽取的方法
关系抽取主要有以下几种方法：
基于语法结构的方法：
通过对文本语法结构进行分析，识别出实体之间的关系。例如，使用依存句法分析技术，可以提取出主语和宾语之间的关系。
基于语义角色标注的方法：
通过对文本语义角色进行标注，识别出实体之间的关系。例如，使用 PropBank 或 VerbNet 等语义角色标注工具，可以提取出动词和它的参数之间的关系。
基于模型的方法：
使用机器学习模型对文本进行分析，识别出实体之间的关系。例如，使用线性回归、随机森林、深度学习等方法来建立关系抽取模型。
基于模型的方法是目前主流的关系抽取方法，通过使用大量的预先训练数据，可以得到更高的准确率。
3.2.3 开放领域的关系抽取
开放领域关系抽取是指在未知领域或非结构化文本中识别出实体之间的关系。
这类任务的难度较高，因为它需要在未知领域中识别出新的实体和关系。
常用的方法有以下几种：
基于模板的方法：
通过预先定义的模板来识别实体之间的关系。这类方法简单，但对于新领域中的实体和关系可能不适用。
基于规则的方法：
通过预先定义的规则来识别实体之间的关系。这类方法通常比基于模板的方法更灵活，但依然对新领域中的实体和关系可能不适用。
基于深度学习的方法：
如使用 Transformer 等预训练模型来识别实体之间的关系。这类方法通常在未知领域中表现较好，但需要大量的训练数据来支持。
3.2.4 没有schema的关系抽取
如果没有 schema，可以采用以下方法进行关系抽取：
基于统计的方法：
这类方法通过统计文本中实体之间的共现关系来识别关系。
基于规则的方法：
这类方法通过手工定义的规则来识别关系。
基于深度学习的方法：
例如使用预训练模型来识别关系。
基于深度学习的方法目前是最流行的关系抽取方法，因为它不需要手工定义规则或预先构建 schema，可以在未知领域中自动识别关系，但需要大量高质量的训练数据。
3.2.5 没有schema也没有数据集的关系抽取
如果没有 schema 也没有足够的训练数据，关系抽取任务可能会变得非常困难。 但是，可以尝试以下方法来进行关系抽取：
基于规则的方法：
手工定义规则来识别关系。这类方法可能不够灵活，但是可以尝试基于语法规则或语义规则来识别关系。
基于专家知识的方法：
专家手工标注关系。这类方法可能效率较低，但是可以通过专家的知识来识别关系。
基于学习的方法：
尝试通过集成学习等算法来识别关系。
基于Web技术的方法：
利用爬虫和其他Web技术来收集数据。
这些方法可能不能得到很高的精度和召回率，但是可以作为一种初步的尝试。
3.2.6 有schema的关系抽取
一般来说，在抽取实体关系时需要使用实体识别和关系抽取算法。
实体识别算法可以在文本中识别出实体，如人名、地名、组织名等。
实体识别算法包括基于规则的算法、基于统计的算法、基于深度学习的算法等。
关系抽取算法可以在文本中抽取出实体之间的关系，如“XXX是XXX的父亲”中的“是”和“父亲”。
关系抽取算法包括基于规则的算法、基于统计学方法、基于深度学习方法等。
（1）基于模板的方法
基于模板的方法是通过预先定义好的模板来识别文本中实体之间的关系。例如，如果我们知道“破损进水”和“抗沉措施”之间有关系，那么我们可以定义一个模板，当文本中出现“破损进水”和“抗沉措施”时，就可以识别出它们之间的关系。
（2）基于统计学方法
基于统计学方法是通过对大量文本数据进行统计学分析，来识别文本中实体之间的关系。例如，如果我们知道“破损进水”和“抗沉措施”之间有关系，那么我们可以对大量文本数据进行统计学分析，找出“破损进水”和“抗沉措施”出现的频率，从而识别出它们之间的关系。
（3）基于深度学习
基于深度学习的方法是通过训练一个深度学习模型，来识别文本中实体之间的关系。
有了schema之后，我们可以使用nlp技术，如命名实体识别、语法分析等来对文本进行分析，抽取出符合schema定义的实体关系。
比如对于上面的舰艇破损进水的例子，我们可以使用命名实体识别技术，识别出“舰艇”、“敌人武器”等实体，再使用语法分析技术，抽取出“舰艇遭到敌人武器攻击”、“舰艇破损进水”等关系。
还可以使用基于深度学习的关系抽取方法来提取实体关系，如基于编码器-解码器的模型或者基于规则的方法等。
总之，关键是要有一个明确的schema来指导实体关系抽取的过程，并根据具体应用场景选择合适的抽取方法。
（1）没有数据集怎么进行关系抽取
如果只有schema没有数据集，可以使用知识图谱的建模工具进行关系抽取。
这些工具可以根据给定的schema自动生成实体关系模型，通过规则或机器学习算法来提取实体之间的关系。
另外，也可以手动根据schema建立实体关系模型，通过人工智能，来提取实体之间的关系。
在使用schema进行关系抽取时，首先需要使用自然语言处理技术（如分词、词性标注、命名实体识别等）对文本进行预处理，然后根据schema中定义的实体类型和关系类型，使用机器学习或规则匹配等方法识别文本中的实体和关系，最后抽取出{实体1，关系，实体2}的三元组。
如果您想要在没有数据集的情况下进行关系抽取，您可以使用预先训练好的关系抽取模型，这些模型已经在大量数据集上训练过，可以用来检测新文本中的实体和关系。
具体来说, 你需要首先定义实体和关系的schema，这个schema会告诉你关系抽取系统哪些类型的实体和关系是有意义的。
3.3 属性抽取
属性抽取是指从文中提取有关实体的属性信息的过程。
这可以通过使用nlp，如命名实体识别和关系抽取来实现。
抽取出来的属性信息可以用于构建实体关系图谱，并用于问答系统、搜索引擎等应用。