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1、结构化数据
结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据。一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一列数据的属性是相同的。
结构化数据样式
id name age gender
1 Liu Yi 20 male
2 Chen Er 35 female
3 Zhang San 28 male
缺点
通过增加字段进行扩展,扩展性差
2、半结构化数据
半结构化数据是结构化数据的一种形式,它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此,它也被称为自描述的结构。常见的半结构数据有XML和JSON。
半结构化数据样式如下
第一个数据可能为
<person>
<name>A</name>
<age>13</age>
<gender>female</gender>
</person>
第二个数据可能为
<person>
<name>B</name>
<gender>male</gender>
</person>
3、非结构化数据
数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
信息抽取的关键问题是如何从异构数据源中自动抽取信息得到候选知识单元。关键技术包括:实体抽取、关系抽取和属性抽取。
1、实体抽取
实体抽取,也称为命名实体识别(named entity recognition,NER),是指从文本数据集中自动识别出命名实体。
比如在下图中,通过实体抽取我们可以从其中抽取出三个实体——“Steve Balmer”, “Bill Gates”,和"Microsoft"。
2、关系抽取
文本语料经过实体抽取之后,得到的是一系列离散的命名实体,为了得到语义信息,还需要从相关语料中提取出实体之间的关联关系,通过关系将实体联系起来,才能够形成网状的知识结构。这就是关系抽取需要做的事,如下图所示。
研究历史:
人工构造语法和语义规则(模式匹配)
统计机器学习方法
基于特征向量或核函数的有监督学习方法
研究重点转向半监督和无监督
开始研究面向开放域的信息抽取方法
将面向开放域的信息抽取方法和面向封闭领域的传统方法结合
3、属性抽取
属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息,如针对某个公众人物,可以从网络公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信息。
研究历史:
将实体的属性视作实体与属性值之间的一种名词性关系,将属性抽取任务转化为关系抽取任务。
基于规则和启发式算法,抽取结构化数据
基于百科类网站的半结构化数据,通过自动抽取生成训练语料,用于训练实体属性标注模型,然后将其应用于对非结构化数据的实体属性抽取。
采用数据挖掘的方法直接从文本中挖掘实体属性和属性值之间的关系模式,据此实现对属性名和属性值在文本中的定位。
通过信息抽取,我们就从原始的非结构化和半结构化数据中获取到了实体、关系以及实体的属性信息。
如果我们将接下来的过程比喻成拼图的话,那么这些信息就是拼图碎片,散乱无章,甚至还有从其他拼图里跑来的碎片、本身就是用来干扰我们拼图的错误碎片。
也就是说:
那么如何解决这一问题,就是在知识融合这一步里我们需要做的了。
知识融合包括2部分内容:
1、实体链接
指从文本中抽取得到的实体对象,将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作。
基本思想是首先根据给定的实体指称项,从知识库中选出一组候选实体对象,然后通过相似度计算将指称项链接到正确的实体对象。
基本流程
研究历史:
仅关注如何将从文本中抽取到的实体链接到知识库中,忽视了位于同一文档的实体间存在的语义联系。
开始关注利用实体的共现关系,同时将多个实体链接到知识库中。即集成实体链接(collective entity linking)
在前面的实体链接中,我们已经将实体链接到知识库中对应的正确实体对象那里去了,但需要注意的是,实体链接链接的是我们从半结构化数据和非结构化数据那里通过信息抽取提取出来的数据。
那么除了半结构化数据和非结构化数据以外,我们还有个更方便的数据来源——结构化数据,如外部知识库和关系数据库。
对于这部分结构化数据的处理,就是我们知识合并的内容
在前面,我们已经通过信息抽取,从原始语料中提取出了实体、关系与属性等知识要素,并且经过知识融合,消除实体指称项与实体对象之间的歧义,得到一系列基本的事实表达。
然而事实本身并不等于知识。要想最终获得结构化,网络化的知识体系,还需要经历知识加工的过程。
知识加工主要包括3方面内容:本体构建、知识推理和质量评估。
1、本体构建
本体(ontology)是指工人的概念集合、概念框架,如“人”、“事”、“物”等。
本体可以采用人工编辑的方式手动构建(借助 本体编辑软件),也可以采用计算机辅助,以数据驱 动的方式自动构建, 然后采用算法评估和人工审核 相结合的方式加以修正和确认。对于特定领域而言,可以采用领域专家和众包的方式人工构建本体 。
然而对于跨领域的全局本体库而言,采用人工方式工作量巨大,而且很难找符合要求的专家。因此当前主流的全局本体库产品,都是从一些特定领域的现有本体库出发,采用自动构建技术逐步扩展得到的。
自动化本体构建过程包含三个阶段:
例子:
当知识图谱刚得到“阿里巴巴”、“腾讯”、“手机”这三个实体的时候,可能会认为它们三个之间并没有什么差别,但当它去计算三个实体之间的相似度后,就会发现,阿里巴巴和腾讯之间可能更相似,和手机差别更大一些。
这就是第一步的作用,但这样下来,知识图谱实际上还是没有一个上下层的概念,它还是不知道,阿里巴巴和手机,根本就不隶属于一个类型,无法比较。因此我们在实体上下位关系抽取这一步,就需要去完成这样的工作,从而生成第三步的本体。
当三步结束后,这个知识图谱可能就会明白,“阿里巴巴和腾讯,其实都是公司这样一个实体下的细分实体。它们和手机并不是一类。”
2、知识推理
在完成了本体构建这一步之后,一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候,知识图谱之间大多数关系都是残缺的,缺失值非常严重,那么这个时候,就可以使用知识推理技术,去完成进一步的知识发现。
比如在下面这个例子里:
已知(A,爸爸,B)和(B,爸爸,C),可以推理出(A,爷爷,C)。知识推理的对象不局限于实体间的关系,也可以是实体的属性值、本体的概念层次关系等。例如已知(老虎,科,猫科)和(猫科,目,食肉目),可以推出(老虎,目,食肉目)。
推理方法:
知识的推理方法可以分为2大类:基于逻辑的推理、基于图的推理和基于深度学习的推理。
基于逻辑的推理主要包括一阶谓词逻辑、描述逻辑以及基于规则的推理。
基于图的推理方法主要是基于神经网络模型或Path Ranking算法。
3、质量评估
知识库构建技术的重要组成部分。受现有技术水平限制,采用开放域信息抽取技术得到的元素有可能存在错误(如实体识别错误、关系抽取错误等),需要有一个质量评估的过程。
可以对知识的可信度进行量化,通过舍弃置信度较低的知识来保障知识库的质量。
人类所拥有的信息和知识量都是时间的单调递增函数,因此知识图谱的内容也需要与时俱进,其构建过程是一个不断迭代更新的过程。
从逻辑上看,知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。
知识图谱的内容更新有两种方式:
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