信息抽取(信息抽取模型)

概述

信息抽取 (IE) 是一种自然语言处理 (NLP) 技术，用于从非结构化文本中抽取特定信息。其目标是识别文本中的特定事实或实体，并将它们组织成结构化的数据，以便于计算机理解和处理。

信息抽取模型

信息抽取模型是用于执行信息抽取任务的算法和技术。这些模型根据其方法和功能进行分类，包括：

规则型模型

规则型模型使用预定义的规则和模式来识别和提取文本中的信息。这些规则可以是手动创建的，也可以通过机器学习技术自动生成。规则型模型通常准确度高，但它们效率低下，并且需要大量的手动调整。

统计模型

统计模型利用机器学习算法来识别和提取文本中的信息。这些模型接受标注数据集的训练，该数据集包含文本和预定义的实体或事实。经过训练后，模型能够识别文本中的模式和特征，并预测特定信息的位置和类型。统计模型通常效率更高，并且可以处理更广泛的文本类型，但它们可能不如规则型模型准确。

混合模型

混合模型结合了规则型和统计模型的优势。它们使用规则来定义文本结构和关系，并使用统计方法来识别和提取特定的信息。混合模型可以提供高准确性和效率的折衷方案。

信息抽取任务

信息抽取模型用于执行各种任务，包括：

• 命名实体识别 (NER)：识别文本中的实体，例如人名、地点、组织和日期。
• 关系抽取：识别文本中实体之间的关系，例如从属关系、婚姻关系和位置关系。
• 事件抽取：识别和提取文本中发生的事件，以及相关实体和时间。
• 事实抽取：识别和提取文本中描述的客观事实，例如谁做了什么、在哪里、什么时候。

应用

信息抽取在各种应用中得到广泛使用，包括：

• 搜索引擎：提高搜索结果的相关性和准确性。
• 问答系统：从文本数据中自动回答自然语言问题。
• 文本摘要：从长篇文本中提取关键信息并生成摘要。
• 数据挖掘：从非结构化文本中收集和分析信息，用于商业智能和决策制定。
• 机器翻译：增强机器翻译系统的准确性和流畅性。

挑战和趋势

信息抽取面临着以下挑战：

• 文本复杂性：文本的语法和语义复杂性会给信息抽取带来困难。
• 歧义性：文本中的单词和短语可能具有多种含义，导致信息抽取错误。
• 稀疏性：特定信息可能在文本中不常见或不完整，这会妨碍信息抽取。

信息抽取研究的当前趋势包括：

• 神经网络：深度神经网络在信息抽取任务上取得了显着进展，为提高准确性和效率提供了潜力。
• 无监督学习：探索无监督或半监督方法，以减少对标注训练数据的依赖。
• 语义表示：开发更有效的方法来表示文本的语义和概念含义。

结论

信息抽取是自然语言处理中一项关键的技术，用于从非结构化文本中提取和组织特定信息。信息抽取模型根据其方法和功能进行分类，包括规则型模型、统计模型和混合模型。信息抽取广泛应用于搜索引擎、问答系统、文本摘要和数据挖掘等领域。尽管面临挑战，但神经网络、无监督学习和语义表示等研究趋势为信息抽取的持续改进提供了前景。

迭代生成式开放域信息抽取方法

将实体类别进行分类，并基于CRF模型进行实体边界识别，最后采用自适应感知机算法实现了对实体的自动分类。

1、信息抽取是一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。

2、知识融合：在获得新知识之后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧义，比如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等。

3、知识加工：对于经过融合的新知识，需要经过质量评估之后（部分需要人工参与甄别），才能将合格的部分加入到知识库中，以确保知识库的质量。

信息抽取 何种方法有效？

普遍来讲，基于统计的信息抽取方法更为有效。

从方法实现的难易程度上讲，统计的方法需要提供统计模型的拓扑结构以及大量的训练集，基于语义（理解）的方法需要构建较为完整的自然语言处理系统，基于规则（知识工程）的方法需要根据不同领域的语言特点通过知识工程获取信息抽取的规则。

由此比较，同级的方法更容易实现。

另一方面，统计的方法在可移植性（或适应性）上也优于其他方法。

基于统计的方法只要改变训练集就能建立起适用于另外一个领域的模型。

然而现实情况是，信息抽取往往专注于范围较小的一个或者若干领域，所以可移植性要求不高，并且特定领域内的信息抽取应用基于规则的方法更易于实现，所以也可以说基于规则的信息抽取方法更为有效。

通俗讲解关系抽取的常见方法

关系提取是指从文本中提取语义关系，这种语义关系通常发生在两个或多个实体之间。

这些关系可以是不同类型的。

Paris is in France 表示巴黎与法国之间的 is in 关系。

这可以用三元组(Paris, is in, France)来表示。

信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中抽取结构化信息的领域。

该领域用于各种NLP任务，如创建知识图、问答系统、文本摘要等。

关系抽取本身就是IE的一个子域。

关系提取有五种不同的方法：

我们将在一个较高的层次上讨论所有这些问题，并讨论每个问题的优缺点。

许多实体的关系可以通过手工模式的方式来提取，寻找三元组(X,α,Y)，X是实体，α是实体之间的单词。

比如，“Paris is in France”的例子中，α=“is”。

这可以用正则表达式来提取。

仅查看关键字匹配也会检索出许多假阳性。

我们可以通过对命名实体进行过滤，只检索(CITY、is in、COUNTRY)来缓解这种情况。

我们还可以考虑词性(POS)标记来删除额外的假阳性。

这些是使用

word sequence patterns

的例子，因为规则指定了一个遵循文本顺序的模式。不幸的是，这些类型的规则对于较长范围的模式和具有更大多样性的序列来说是不适用的。例如：“Fred and Mary got married”就不能用单词序列模式来成功地处理。

相反，我们可以利用句子中的从属路径，知道哪个词在语法上依赖于另一个词。

这可以极大地增加规则的覆盖率，而不需要额外的努力。

我们也可以在应用规则之前对句子进行转换。

例如：“The cake was baked by Harry”或者“The cake which Harry baked”可以转化成“Harry bake The cake”。

然后我们改变顺序来使用我们的“线性规则”，同时去掉中间多余的修饰词。

优点

缺点

这里的思想是从一组手工编写的规则开始，通过迭代的方式从未标记的文本数据中自动找到新的规则。

或者，你可以从一个种子元组开始，用特定的关系描述实体。

例如，seed={(ORG:IBM, LOC:Armonk)， (ORG:Microsoft, LOC:Redmond)}表示具有“based in”关系的实体。

Snowball是一个相当古老的算法示例，它可以实现以下功能：

优点

缺点

进行监督关系提取的一种常见方法是训练一个层叠的二分类器(或常规的二分类器)来确定两个实体之间是否存在特定的关系。

这些分类器将文本的相关特征作为输入，从而要求文本首先由其他NLP模型进行标注。

典型的特征有：上下文单词、词性标注、实体间的依赖路径、NER标注、tokens、单词间的接近距离等。

我们可以通过下面的方式训练和提取：

有些人选择不训练“相关分类器”，而是让一个单一的二分类器一次性确定这两件事。

优点

缺点

我们可以将使用种子数据(比如弱监督的RE)和训练分类器(比如有监督的RE)的思想结合起来。

但是，我们可以从现有的知识库(KB)，比如Wikipedia、DBpedia、Wikidata、Freebase、Yago中得到种子，而不是自己提供一组种子元组。

模糊监督的关系抽取方法：

优点

缺点

在这里，我们从文本中提取关系，而不需要标注任何训练数据、提供一组种子元组或编写规则来捕获文本中不同类型的关系。

相反，我们依赖于一组非常普遍的约束和启发。

这算不算是无监督的，是有点争议的，因为我们使用的“规则”是在一个更普遍的层面上。

此外，在某些情况下，甚至可以利用小的标注文本数据集来设计和调整系统。

然而，这些系统一般需要较少的监督。

开放信息提取(Open Information Extraction, Open IE)通常指的是这种范式。

TextRunner是属于这类关系提取方案的一种算法。其算法可以描述为：

1.在一个小语料库上训练一个自监督分类器

2. 遍历整个语料库并提取可能的关系

3.基于文本冗余度的关系排序评估

OpenIE 5.0和Stanford OpenIE是这样做的两个开源系统。

它们比TextRunner更现代(这里只是用它来展示范例)。

我们可以期望从这样的系统输出许多不同的关系类型(因为我们没有指定我们感兴趣的关系类型)。

优点

缺点