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。

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

1. 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。

2. 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。

3. 属性抽取抽取实体的属性信息如实体的类型、时间、地点等。

4. 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。

5. 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

1. 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。

2. 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。

3. 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

1. 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。

2. 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。

3. 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

1. 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。

2. 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。

3. 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

1. 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。

2. 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。

3. 基于学习的方法

尝试通过集成学习等算法来识别关系。

4. 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。

3.3 属性抽取

3.4 模式建模

3.5 可视化展示