如何抽取实体关系?——基于依存句法分析的事实三元组抽取

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参考: HanLP 自然语言处理 基于依存分析的开放式中文实体关系抽取方法 命名实体三元组抽取参考自fact_triple_extraction

这一段时间一直在做知识图谱,卡在实体关系抽取这里几个月了,在 Github 上面看到有人使用卷积神经网络训练模型进行抽取,自己也尝试了一下,但是一直苦于没有像样数据去训练,而标注训练集又太费时间了,我不太愿意干体力活。另外自己也不会什么机器学习、深度学习之类的技术,而且毕业设计都是有时间要求的,所以采用了一个低档次的方法,基于依存句法分析的实体关系抽取,记录一下心得,方便日后忘记可以再找回来。

论文给出了 8 种中文关系的表达方式,并且最后给出了一个采用正则表达式语法指出表达,核心就是谓语动词表示关系,即关系表述中一定得有动词。

状语*动词+补语?宾语?

我不太赞同把宾语也当作关系表述的一部分,论文指出“p4生于山西”应该抽出(p4,山西,生于山西),我认为关系不应该表述为“生于山西”,所以我把关系表述改为下面的样子了。

状语*动词+补语?

这篇文章只是作为一个方法介绍,我自己先看了一遍,能够保证我下次看到这篇文章,可以立马回忆起自己的实现方法,希望你看了也能了解方法,看不懂的话,我表示抱歉,浪费您的时间了,我已经尽可能写到简单了。

先来看几个简单句子吧:

主谓宾关系:刘小绪 生于 四川
// 这个三元组很明显:(刘小绪,生于,四川)

动补结构:刘小绪 洗 干净 了 衣服
// 如果套用主谓宾关系就是:(刘小绪,洗,衣服)
// 但是这里描述的是一个状态,是刘小绪把衣服洗干净了
// “干净”是动词“洗”的补语,所以还应该提取出一个如下三元组
// (刘小绪,洗干净了,衣服)

状动结构:父亲 非常 喜欢 跑步
// 这句和上面很像,主谓宾关系是:父亲喜欢跑步
// “非常”用于修饰“喜欢”
// (父亲,非常喜欢,跑步)

介宾关系:刘小绪 就职 于 学校
// 如果直接把这个三元组抽取为(刘小绪,就职,学校),很别扭
// “于”和“学校”是介宾关系,它们的关系应该是:就职于
// (刘小绪,就职于,学校)

宾语前置:海洋 由 水 组成
// “海洋”是“组成”的前置宾语
// “由”是“组成”的状语
// “水”和“由”是介宾关系
// 所以上面的句子没有明确的主谓关系,需要我们判断
// 抽出的三元组应该为:(水,组成,海洋)

HanLP 提供了两种依存句法分析的器,默认采用的是基于神经网络的依存句法分析器。依存句法分析就是将句子分析成一棵依存句法树,描述各个词语之间的依存关系,即指出词语之间在句法上的搭配关系。

有了上面所说的依存句法树,其实我们只需要进行各种判断就可以了。先做出下面的一点说明,就拿第一个例子来说。

原文:刘小绪生于四川

# 这是分词结果
[刘小绪/nr, 生于/v, 四川/ns]

#这是句法分析结果
刘小绪 --(主谓关系)--> 生于
生于 --(核心关系)--> ##核心##
四川 --(动宾关系)--> 生于

为了方便理解,也为了方便程序的编写,我把他们组织成了下面的形式,为每一个词语都建一个依存句法字典。

刘小绪:{}
生于:{主谓关系=[刘小绪], 动宾关系=[四川]}
四川:{}

然后只需要写出类似于下面的程序段就可以抽出关系了。

// 主谓宾关系:刘小绪生于四川
// dic是这个词语的依存句法字典
if (dic.containsKey("主谓关系") && dic.containsKey("动宾关系")){

    // 当前的词语,用上面的例子来说,relation=“生于”
    String relation = curWord.LEMMA;

    // 用循环遍历,是因为关系列表里面不一定只有一个词语
    for (CoNLLWord entity1:
            dic.get("主谓关系")) {

        for (CoNLLWord entity2:
                dic.get("动宾关系")) {

            System.out.println(entity1.LEMMA + "," + relation + "," + entity2.LEMMA);
        }

    }
}

对于分词后的每个词语都进行上面程序段的操作。“刘小绪”和“四川”,关系字典都为空。而对于“生于”,关系列表里面既有主谓也有动宾,而自己本身就是动词,主谓宾就出来了。直接从主谓关系中拿出来词语作为 entity1,再拿上自己作为关系,最后拿出动宾关系中的词语作为 entity2。很明确的三元组(刘小绪,生于,四川)就出来了。

最后给出一个程序运行结果图吧。

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我个人觉得效果还行,在简单句子上面表现的差强人意,在长句子上面表现的差劲。注意上文使用的第三方包随着时间的推移肯定会改一些接口,源码链接:entity_relation_extraction

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