参考地址：知识抽取-实体及关系抽取 – 知乎
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摘要：
知识抽取涉及的”知识”通常是清楚的、事实性的信息，这些信息来自不同的来源和结构，而对不同数据源进行的知识抽取的方法各有不同，从结构化数据中获取知识用D2R，其难点在于复杂表数据的处理，包括嵌套表、多列、外键关联等。从链接数据中获取知识用图映射，难点在于数据对齐，从半结构化数据中获取知识用包装器，难点在于wrapper的自动生成、更新和维护，这一篇主要讲从文本中获取知识，也就是广义上说的信息抽取。
信息抽取三个最重要/最受关注的子任务：
实体抽取：也就是命名实体识别，包括实体的检测（find）和分类（classify）
关系抽取：通常我们说的 三元组（triple）抽取，一个谓词（predicate）带2个形参（argument）,如 Founding-location（IBM，NewYork）
事件抽取：相当于一种多元关系的抽取
实体抽取：
实体抽取或者说命名实体识别（NER）在信息抽取中扮演着重要角色，主要抽取的是文本中的原子信息元素，如 人名、组织/机构名、地理位置、事件/日期、字符值、金额值等。实体抽取任务有两个关键词： find & classify，找到命名实体，并进行分类。
【蓝色为人名（Person），紫色为时间（Date），红色为机构（Organization）】
标准实现流程（用机器学习方法）
Training：
- 收集代表性的训练文档
- 为每个token标记命名实体（不属于任何实体就标 Others O）
- 设计适合该文本和类别的特征提取方法
- 训练一个 sequence classifier 来预测数据的label
Testing：
- 收集测试文档
- 运行sequence classifier给每个token做标记
- 输出命名实体
编码方式
看一下最常用的两种sequence labeling的编码方式，IO encoding简单的为每个token标注，如果不是NE就标为O（other），所以一共需要C+1个类别（label）。而IOB encoding需要2C+1个类别（label），因为它标了 NE boundary，B 代表 begining，NE 开始的位置，I 代表 continue，承接上一个 NE，如果连续出现两个 B，自然就表示上一个 B 已经结束了。
在 Stanford NER 里，用的其实是 IO encoding，有两个原因，一是 IO encoding 运行速度更快，二是在实践中，两种编码方式的效果差不多。IO encoding 确定 boundary 的依据是，如果有连续的 token 类别不为 O，那么类别相同，同属一个 NE；类别不相同，就分割，相同的 sequence 属同一个 NE。而实际上，两个 NE 是相同类别这样的现象出现的很少，如上面的例子，Sue，Mengqiu Huang 两个同是 PER 类别，并不多见，更重要的是，在实践中，虽然 IOB encoding 能规定 boundary，而实际上它也很少能做对，它也会把 Sue Mengqiu Huang 分为同一个 PER，这主要是因为更多的类别会带来数据的稀疏。
深度学习方法
1、LSTM+CRF
最经典的 LSTM+CRF，端到端的判别式模型，LSTM 利用过去的输入特征，CRF 利用句子级的标注信息，可以有效地使用过去和未来的标注来预测当前的标注。
2、ELECTRA + CRF
详见笔者同事的博客：ELECTRA + CRF 实现中文命名实体识别_huangcy的博客-CSDN博客
3、BERT + CRF
笔者项目中最终采用的方案。哈哈，遇事不决用Bert。事实上是 我们团队比对了在同一份数据集上， 用 Bert 的表现还是要比用 ELECTRA 好一点点。
评价指标
评估 IR 系统或者文本分类的任务，我们通常会用到 precision，recall，F1 这种 set-based metrics，但是在这里对 NER 这种 sequence 类型任务的评估，如果用这些 metrics，可能出现 boundary error 之类的问题。因为 NER 的评估是按每个 entity 而不是每个 token 来计算的，我们需要看 entity 的 boundary。
以下面一句话为例:
First Bank of Chicago announced earnings...
正确的 NE 应该是 First Bank of Chicago，类别是 ORG，然而系统识别了 Bank of Chicago，类别 ORG，也就是说，右边界(right boundary)是对的，但是左边界(left boundary)是错误的，这其实是一个常见的错误。
正确的标注：
ORG - (1,4)
系统：
ORG - (2,4)
而计算 precision，recall 的时候，我们会发现，对 ORG – (1,4) 而言，系统产生了一个 false negative，对 ORG – (2,4) 而言，系统产生了一个 false positive！所以系统有了 2 个错误。 F1 measure 对 precision，recall 进行加权平均，结果会更好一些，所以经常用来作为 NER 任务的评估手段。另外，专家提出了别的建议，比如说给出 partial credit，如 MUC scorer metric，然而，对哪种 case 给多少的 credit，也需要精心设计。
实体链接
实体识别完成之后还需要进行归一化，比如万达集团、大连万达集团、万达集团有限公司这些实体其实是可以融合的。
主要步骤如下：
1、 实体识别
命名实体识别，词典匹配
2、 候选实体生成
表层名字扩展，搜索引擎，查询实体引用表
3、 候选实体消歧
图方法，概率生成模型，主题模型，深度学习
*补充一些开源系统：
- http://acube.di.unipi.it/tagme
- https://github.com/parthatalukdar/junto
- http://orion.tw.rpi.edu/~zhengj3/wod/wikify.php
- https://github.com/yahoo/FEL
- https://github.com/yago-naga/aida
- http://www.nzdl.org/wikification/about.html
- http://aksw.org/Projects/AGDISTIS.html
- 实体链接
Original: https://blog.csdn.net/chenxy02/article/details/121680973
Author: chenxy02
Title: 知识抽取实现方案——实体抽取
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