NebulaGraph实战：3-信息抽取构建知识图谱_nebula图数据库算法python实战

  自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在有了LLM，可以实现Zero/One/Few-Shot信息抽取构建知识图谱。

一.ChatIE实现过程
  ChatIE本质上是将零样本IE任务转变为一个两阶段框架的多轮问答问题（使用的ChatGPT，也可以修改为ChatGLM2），问题是第一阶段和第二阶段如何设计？本质上还是Prompt的设计。接下来都是以RE（关系抽取）为例进行说明，NER（命名实体识别）和EE（事件抽取）以此类推。下面看一个例子，如下所示：

df_ret = {
    'chinese': {'所属专辑': ['歌曲', '音乐专辑'], '成立日期': ['机构', 'Date'], '海拔': ['地点', 'Number'], '官方语言': ['国家', '语言'], '占地面积': ['机构', 'Number'], '父亲': ['人物', '人物'], 
                '歌手': ['歌曲', '人物'], '制片人': ['影视作品', '人物'], '导演': ['影视作品', '人物'], '首都': ['国家', '城市'], '主演': ['影视作品', '人物'], '董事长': ['企业', '人物'], '祖籍': ['人物', '地点'], 
                '妻子': ['人物', '人物'], '母亲': ['人物', '人物'], '气候': ['行政区', '气候'], '面积': ['行政区', 'Number'], '主角': ['文学作品', '人物'], '邮政编码': ['行政区', 'Text'], '简称': ['机构', 'Text'], 
                '出品公司': ['影视作品', '企业'], '注册资本': ['企业', 'Number'], '编剧': ['影视作品', '人物'], '创始人': ['企业', '人物'], '毕业院校': ['人物', '学校'], '国籍': ['人物', '国家'], 
                '专业代码': ['学科专业', 'Text'], '朝代': ['历史人物', 'Text'], '作者': ['图书作品', '人物'], '作词': ['歌曲', '人物'], '所在城市': ['景点', '城市'], '嘉宾': ['电视综艺', '人物'], '总部地点': ['企业', '地点'], 
                '人口数量': ['行政区', 'Number'], '代言人': ['企业/品牌', '人物'], '改编自': ['影视作品', '作品'], '校长': ['学校', '人物'], '丈夫': ['人物', '人物'], '主持人': ['电视综艺', '人物'], '主题曲': ['影视作品', '歌曲'], 
                '修业年限': ['学科专业', 'Number'], '作曲': ['歌曲', '人物'], '号': ['历史人物', 'Text'], '上映时间': ['影视作品', 'Date'], '票房': ['影视作品', 'Number'], '饰演': ['娱乐人物', '人物'], '配音': ['娱乐人物', '人物'], '获奖': ['娱乐人物', '奖项']
                }
}
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1.第一阶段
  第一阶段的模板，如下所示：

re_s1_p = {
    'chinese': '''给定的句子为："{}"\n\n给定关系列表：{}\n\n在这个句子中，可能包含了哪些关系？\n请给出关系列表中的关系。\n如果不存在则回答：无\n按照元组形式回复，如 (关系1, 关系2, ……)：''',
}
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2.第二阶段
  第二段的模板，如下所示：

re_s2_p = {
    'chinese': '''根据给定的句子，两个实体的类型分别为（{}，{}）且之间的关系为{}，请找出这两个实体，如果有多组，则按组全部列出。\n如果不存在则回答：无\n按照表格形式回复，表格有两列且表头为（{}，{}）：''',
}
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  ChatIE通过两阶段的ChatGPT多轮问答来解决Zero-Shot信息抽取构建知识图谱。但有个问题是可能或一定会出现错误关系抽取，这该如何办呢？工程有个解决方案就是引入多个裁判，比如ChatGPT是一个裁判，文心一言是一个裁判，BERT实体关系抽取是一个裁判，规则实体关系抽取是一个裁判。可根据知识精度要求，比如4个裁判都一致了，才会自动更新到知识库中，否则需要人工来审核实体关系抽取是否正确。知识图谱自动化更新是一个工程活，需要一个人工审核的功能，来确保模型识别不一致时的最终审核。
3.测试效果
  ChatIE在不同任务（RE、NER和EE）和不同数据集上的测试效果，如下所示：

二.使用ChatGLM2来信息抽取[1]
  这部分替换ChatGPT为ChatGLM2来做多轮问答。ChatGLM2进行金融知识抽取实践中，在ChatGLM前置了两轮对话达到了较好的效果，具体代码实现参考[9]。基本思路是加载ChatGLM2模型，然后初始化Prompt（分类和信息抽取），最后根据输入和模型完成推理过程。简单理解，整体思路是通过Few-Shot信息抽取构建知识图谱。
（1）加载ChatGLM2模型

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(r"L:/20230713_HuggingFaceModel/chatglm2-6b", trust_remote_code=True) # 指定使用的tokenizer
model = AutoModel.from_pretrained(r"L:/20230713_HuggingFaceModel/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() # 指定使用的model
model = model.eval() # 指定model为eval模式
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（2）初始化Prompt

def init_prompts():
    """
    初始化前置prompt，便于模型做 incontext learning。
    """
    class_list = list(class_examples.keys()) # 获取分类的类别，class_list = ['基金', '股票']
    cls_pre_history = [
        (
            f'现在你是一个文本分类器，你需要按照要求将我给你的句子分类到：{class_list}类别中。',
            f'好的。'
        )
    ]

    for _type, exmpale in class_examples.items(): # 遍历分类的类别和例子
        cls_pre_history.append((f'“{exmpale}”是 {class_list} 里的什么类别？', _type)) # 拼接前置prompt

    ie_pre_history = [
        (
            "现在你需要帮助我完成信息抽取任务，当我给你一个句子时，你需要帮我抽取出句子中三元组，并按照JSON的格式输出，上述句子中没有的信息用['原文中未提及']来表示，多个值之间用','分隔。",
            '好的，请输入您的句子。'
        )
    ]

    for _type, example_list in ie_examples.items(): # 遍历分类的类别和例子
        for example in example_list: # 遍历例子
            sentence = example['content'] # 获取句子
            properties_str = ', '.join(schema[_type]) # 拼接schema
            schema_str_list = f'“{_type}”({properties_str})' # 拼接schema
            sentence_with_prompt = IE_PATTERN.format(sentence, schema_str_list) # 拼接前置prompt
            ie_pre_history.append(( # 拼接前置prompt
                f'{sentence_with_prompt}',
                f"{json.dumps(example['answers'], ensure_ascii=False)}"
            ))

    return {'ie_pre_history': ie_pre_history, 'cls_pre_history': cls_pre_history} # 返回前置prompt
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  custom_settings数据结构中的内容如下所示：

（3）根据输入和模型完成推理过程

def inference(
        sentences: list,
        custom_settings: dict
    ):
    """
    推理函数。

    Args:
        sentences (List[str]): 待抽取的句子。
        custom_settings (dict): 初始设定，包含人为给定的few-shot example。
    """
    for sentence in sentences: # 遍历句子
        with console.status("[bold bright_green] Model Inference..."): # 显示推理中
            sentence_with_cls_prompt = CLS_PATTERN.format(sentence) # 拼接前置prompt
            cls_res, _ = model.chat(tokenizer, sentence_with_cls_prompt, history=custom_settings['cls_pre_history']) # 推理

            if cls_res not in schema: # 如果推理结果不在schema中，报错并退出
                print(f'The type model inferenced {cls_res} which is not in schema dict, exited.')
                exit()

            properties_str = ', '.join(schema[cls_res]) # 拼接schema
            schema_str_list = f'“{cls_res}”({properties_str})' # 拼接schema
            sentence_with_ie_prompt = IE_PATTERN.format(sentence, schema_str_list) # 拼接前置prompt
            ie_res, _ = model.chat(tokenizer, sentence_with_ie_prompt, history=custom_settings['ie_pre_history']) # 推理
            ie_res = clean_response(ie_res) # 后处理
        print(f'>>> [bold bright_red]sentence: {sentence}') # 打印句子
        print(f'>>> [bold bright_green]inference answer: ') # 打印推理结果
        print(ie_res) # 打印推理结果
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如果实体关系抽取搞定了，那么自动更新到NebulaGraph就比较简单了，可参考NebulaGraph实战：2-NebulaGraph手工和Python操作。

参考文献：
[1]利用ChatGLM构建知识图谱：https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/13029
[2]ChatGPT+SmartKG 3分钟生成"哈利波特"知识图谱：https://www.msn.cn/zh-cn/news/technology/chatgpt-smartkg-3分钟生成-哈利波特-知识图谱/ar-AA17ykNr
[3]ChatIE：https://github.com/cocacola-lab/ChatIE
[4]ChatIE：http://124.221.16.143:5000/
[5]financial_chatglm_KG：https://github.com/zhuojianc/financial_chatglm_KG
[6]Creating a Knowledge Graph From Video Transcripts With ChatGPT 4：https://neo4j.com/developer-blog/chatgpt-4-knowledge-graph-from-video-transcripts/
[7]GPT4IE：https://github.com/cocacola-lab/GPT4IE
[8]GPT4IE：http://124.221.16.143:8080/
[9]https://github.com/ai408/nlp-engineering/blob/main/20230917_NLP工程化公众号文章\NebulaGraph教程\NebulaGraph实战：3-信息抽取构建知识图谱