NER--关系抽取常用算法_ner算法

关系抽取通常的做法：

1. 基于规则(工业大多数用)
2. 监督学习
3. 半监督&无监督学习
   ·Bootstrap（Snowball）
   ·Distant Supervision
   ·无监督学习

1.基于规则的方法—“is-a”

目标：找出尽可能多的拥有"is-a"关系的实体对(entity,is-a,entity)
比如文本：

1. “…apple is a fruit…”
2. “…fruit such as apple…”
3. “…fruit including apple, banala…”
   基于上述文本，人为设定规则：
4. X is a Y
5. Y such as X
6. Y including X
   基于人工规则，再对整个文本进行关系抽取，建立seed tuple：

·Advantages:
\quad ·比较准确
\quad ·不需要训练数据
·Drawbacks:
\quad ·low recall rate
\quad ·高人力成本，规则难以设计

2.监督学习

准备数据：
\quad ·定义实体类型
\quad ·定义关系类型
\quad ·准备训练数据：进行实体标注和关系标注
**例子：**American Airlines, a unit of AMR, immediately matched the move, spokesman Tim Wagner said.
利用NER实体识别工具来定义出实体类型：
ORG : American Airlines
PER：Tim Wagner
然后需要提取特征，将(特征(American Airlines),特征(Tim Wagner))放入分类算法。
特征提取部分可以有以下方式：
1.Bag-of-words
例如我们可以用unigram提取出(American Airlines,Tim Wagner)，或者使用Bi-gram提取出(American Airlines a,Tim Wagner said)
2.pos-tagging
提取出American Airlines和Tim Wagner的词性
3.Bag-of-words feature
a ,unit, of, AMR, immediately, matched, the, move, spokesman
4.between words pos-tagging
抽取(a ,unit, of, AMR, immediately, matched, the, move, spokesman)的词性
5.head feature
（Airlines,Wagner)
6.实体类别
(ORG,PER)
7.句法分析
8.以上都是词相关的特征，还可以抽取一些位置特征：例如两个单词间有多少单词，单词是否在句子的第一位，句子在文不能中的位置等。
在特征提取完后，可以将训练数据放入LR,SVM或者神经网络模型中进行训练。

半监督学习(bootstrap/Snowball)

bootstrap

工作原理：根据已知的seed库建立规则库，然后根据规则遍历文本，将符合规则的实体生成tuple放入seed库。最大的缺点就是error accumulate,错误的规则生成会发生传递并且不会消失，导致准确率越来越低。

snowball
基于扼制bootstrap的错误传递机制，在生成新规则和生成新tuple时进行去冗余和过滤操作。核心方法就是<left,Entity,Mid,Entity,Right>五元组向量的相似度计算

算法步骤：
①、生成规则的方法
对给定文本按照：<L,$T_1$,M,$T_2$,R>的五元组模板生成规则$P_1$

将L,M,R均一化处理，计算余弦相似度时用内积即可表示$cos<X,Y>=\frac{X\cdot Y}{\Vert X\Vert \Vert Y\Vert }=X\cdot Y$
模板的去冗余：模板的相似度高时，后期利用k-means,谱聚类，层次聚类进行聚类，将模板的平均值作为代表模板。
②、生成tuple的方法
给定文本与规则库的每个规则计算相似度，相似度大于阈值的入tuple库

③、评估规则方法
用某条规则提取文本生成tuple库，对比seed库，得分大于阈值的保留，小于阈值则delete

④、过滤的方法
可以用规则库得分对tuple进行过滤