判断随机抽取代码_中文知识图谱-领域词抽取

本文章为博主本人的项目总结，欢迎各位大佬沟通交流。

领域词分类代码：

LiuYaKu/Word_classification​github.com

数据构建代码：

LiuYaKu/baidu_make_data​github.com

任务定义

从无结构文本（中文）中抽取领域词（某个领域内的专有词汇），无监督型数据。

方案设计

新词发现+词分类+词性规则+远程监督

新词发现

所谓的新词发现，就是发现词典里面没有的词，采用的方法就是互信息与左右信息熵抽取新词，简单说来就是计算几个词组合成一个词的概率。

互信息

点间互信息就是计算两个词的粘合程度。

左右信息熵

左熵

左右信息熵即候选词左右两边词的变化情况，变化越多，熵值越大，候选词成词的分数越大。

新词发现结果

“_”两边是组合的两个词。注意：这里不仅可以是2-gram，也可以是n-gram，即判断两个或者n个词的组词概率，但是n越大，所耗费的时间也越大（顺便说一句：高瞻远瞩公司真的是领域词，吃惊.jpg）。逗号右边是评分。

词分类

模型任务

新词有了，现在的任务是从这些新词中找出领域词即可。从上面的结果可以发现抽取出来的领域词，分为三类：领域词（高瞻远瞩公司）、非领域词（马利奥）、非正常词（先力时）。

为了简单起见，模型任务是二分类，即只有两个分类：领域词和非领域词（包含非领域词和非正常词）。

数据构建

现在模型任务确定了，那么下一步就是构造数据，全部依靠人工肯定不行，我们的方案采用远程监督+规则+少量人工的方式构造数据。

正样本构建：即领域词

两个途径：

1、从百度文库爬取领域大牛总结的领域词，只要是不太冷门的领域，都会有领域大牛总结领域词。

2、利用百度百科的词条，将新词发现的结果，逐个在百度百科里查询，如果在百度百科里面，那么就当做是候选领域词，然后再人工筛选。（在百度百科查询的部分可以使用脚本实现）。

负样本构建：即非领域词和非正常词

通用方法：每个领域都有构词法，我们使用的是词性对规则，比如a_a，形容词_形容词肯定不是领域词，使用jieba词典标注的词性。

非领域词：即是正常词但不是领域词的词，比较好找，使用jieba词典里面的词，随机抽取出一些（里面会含有一些领域词，抽取的时候需要制定规则，比如不包含某些字的词），还可以找一些其他领域内的词。

非正常词：使用规则，构造一些非正常词，用字随机组词。

最终正样本：1万5000多个

最终负样本：120万左右

模型选择

模型的选择，我尝试了四种模型：1.cnn+char2vec 2.lstm+char2vec 3.lstm+cnn+char2vec 4.bert

效果依次变好，但是需要的硬件水平也依次提高。

数据噪声问题

由于构建数据集部分存在问题，比如词性对规则部分需要领域专家如果是非领域人员整理的话，那么就会给数据集引入噪音。

解决方法：使用循环训练，测试负样本，将其中的领域内的词去掉。

具体流程就是每次训练一个模型，训练完之后测试负样本，将负样本中分数较高的词，直接从训练样本中除去。

领域词分类代码：

LiuYaKu/Word_classification​github.com

数据构建代码：

LiuYaKu/baidu_make_data​github.com