目录

一、知识抽取定义

二、知识抽取关键技术

三、面向非结构化数据的抽取任务

1.实体识别

2.关系抽取

①关系抽取举例

 ②关系抽取方法

3.事件抽取

四、面向结构化数据的抽取任务

五、面向半结构化数据的抽取任务

1.百科类数据

2.网页类数据

①手工方式提取

②包装器方式抽取

③自动抽取

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一、知识抽取定义

从不同来源，不同结构的数据中，进行知识的提取，并形成知识，存入到知识图谱

 

二、知识抽取关键技术

根据知识的来源，有来自于结构化数据，链接数据，半结构化数据，以及文本数据，每一个数据来源，都有对应的关键技术难点，如下图所示

 

 

三、面向非结构化数据的抽取任务

1.实体识别

如下，句子中类似于地点信息，时间信息，人物信息等等，只要是我们需要的重点信息，都可以认为是实体。

 通常，我们可以使用序列标注，进行实体实体识别，比如HMM，或者CRF，Bi-LSTM方法等。

2.关系抽取

①关系抽取举例

如下图所示，根据一句话，我们可以抽取出实体之间的关系，比如王健林和王思聪是父子关系等。

 

 ②关系抽取方法

这里只做总结，不进行详细描述。

基于模板的方法： 

→设定触发词，比如“老婆”，那么文本中出现“老婆”的时候，它的前后的实体就可能是夫妻关系。

 →基于依存句法，比如A现身于B，这里“现身于”是核心词，A和B可能是定语、宾语，这样就可以根据语法来抽取关系。

监督学习方法：

重点是特征设计，可以使用以下内容作为特征

 模型可以使用Bi-LSTM+attention，CNN+attention等

半监督学习方法：

→远程监督方法：比如知识库中存在“创始人（乔布斯，苹果公司）”，那么就可以从非结构化文本中，把包含这两个实体的句子，作为训练样例。

→bootstrapping方法：之前有写文章介绍过，以及改进版的snowball，这里不再描述。

3.事件抽取

相关术语：

举例如下：

 

 

事件抽取中，联合抽取方法效果相对较好，也就是通过多个模型，进行联合预测。

四、面向结构化数据的抽取任务

通过比如D2R, Vitruoso, Morph等工具，以及Direct Mapping或R2RML等语言，将数据提取。

Direct Mapping 举例如下：

 

R2RML 举例如下：

 

五、面向半结构化数据的抽取任务

1.百科类数据

比如维基百科等，通常都会有自己的数据的目录，以及对知识的具体描述

 通过映射，将半结构化的数据存入知识库。

 

2.网页类数据

①手工方式提取

 上面是通过XPath进行的提取，也可以通过CSS：

②包装器方式抽取

 举例如下：

③自动抽取