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基于Bert-NER构建特定领域的中文信息抽取框架(上)

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知识图谱(Knowledge Graph)主要由实体、关系和属性构成,而信息抽取(Information Extraction)作为构建知识图谱最重要的一个环节,目的就是从文本当中抽取出三元组信息,包括“实体-关系-实体”以及“实体-属性-实体”两类。然后将抽取后的多个三元组信息储存到关系型数据库(neo4j)中,便可得到一个简单的知识图谱。

 

本文通过多个实验的对比发现,结合Bert-NER和特定的分词、词性标注等中文语言处理方式,获得更高的准确率和更好的效果,能在特定领域的中文信息抽取任务中取得优异的效果。

 

 

图1信息抽取和知识图谱

 

目录

 

1 命名实体识别

 

Bert-BiLSTM-CRF命名实体识别模型

 

NeuroNER和BertNER的中文NER对比

 

Bert-NER在小数据集下训练的表现

 

2 中文分词与词性标注

 

(Jieba、Pyltp、PkuSeg、THULAC)中文分词和词性标注工具性能对比

 

分词工具与BertNER结合使用的性能

 

3 中文指代消解

 

基于Stanford coreNLP的指代消解模型

 

基于BertNER的中文指代消解框架

 

4 中文信息提取系统

 

中文信息抽取框架测试结果

 

一、命名实体识别

 

1.1综述

 

命名实体识别(Name Entity Recognition)是获取三元组中的实体的关键。命名实体指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体,常见的包括人名、地名、组织名、时间、专有名词等。就目前来说,使用序列标注的方法能够在NER任务中获得比较优异的效果,相对来说比较成熟。

 

 

图2 NER 发展趋势图

 

序列标注任务,即在给定的文本序列上预测序列中需要作出标注的标签。处理方式可简单概括为:先将token从离散one-hot表示映射到低维空间中成为稠密的embedding,随后将句子的embedding序列输入到RNN中,使用神经网络自动提取特征以及Softmax来预测每个token的标签。

 

本文对比了基于Bert的命名实体识别框架和普通的序列标注框架在模型训练、实体预测等方面的效果,并对基于小数据集的训练效果做出实验验证。

 

1.2模型

 

1.2.1Word Embedding-BiLSTM-CRF:

 

众多实验表明,该结构属于命名实体识别中最主流的模型,代表的工具有:[NeuroNER]( https://github.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER )。它主要由Embedding层(主要有词向量,字向量以及一些额外特征)、双向LSTM层、以及最后的CRF层构成,而本文将分析该模型在中文NER任务中的表现。

 

 

图3 “ 词向量 +BiLSTM+CRF” 三 层 模型构造 图

 

注:NER任务需要得到实体词的输出,所以使用字向量作为输入。

 

1.2.2Bert-BiLSTM-CRF:随着Bert语言模型在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,将其在中文命名实体识别中Fine-tune必然成为趋势。它主要是使用bert模型替换了原来网络的word2vec部分,从而构成Embedding层,同样使用双向LSTM层以及最后的CRF层来完成序列预测。详细的使用方法可参考:[ 基于BERT预训练的中文NER ]( https://blog.csdn.net/macanv/article/details/85684284

 

1.3NeuroNER和BertNER的中文NER实验

 

1.3.1实验数据

 

1.3.1.1数据来源:

 

本文的NER实验数据是来自于[ 人民网 ]( http://www.people.com.cn/ )的将近7万句(250万字)中文新闻语料。

 

 

图4 CSV格式的原始数据

 

1.3.1.2数据样式:

 

本文选用BIO标注法,其中”B“表示实体起始位置,”I“表示实体内容位置,”O“表示非实体。将7万条数据样本经过清洗后,按字进行分割,使用BIO标注形式标注四类命名实体,包括人名(PERSON)、地名(LOCATION)、组织机构名(ORGANIAZATION)以及时间(TIME),构成中文命名实体识别语料库。

 

 

图5

 

图6 数据 标 注 样 式 图

 

1.3.1.3数据划分:

 

训练集、验证集、测试集以“7:1:2”的比例划分。其中训练集达到49600条的样本数,标注实体共88192个;验证集为7000条,包含12420个标注实体;测试集为14000条,标注实体共25780个。

 

 

数据集 样本数(句) 标注实体(个)
训练集 49600 88192
验证集 7000 12420
测试集 14000 25780

 

表1

 

1.3.1.4命名实体识别结果展示:

 

展示用例:屠呦呦,女,汉族,中共党员,药学家。1930年12月30日生于浙江宁波,1951年考入北京大学,在医学院药学系生药专业学习。1955年,毕业于北京医学院(今北京大学医学部)。

 

展示用例抽取结果:[[‘PERSON’, ‘屠呦呦’], [‘TIME’, ‘1930年12月30日’], [‘LOCATION’, ‘浙江宁波’], [‘TIME’, ‘1951年’], [‘ORGANIZATION’, ‘北京大学’], [‘ORGANIZATION’, ‘医学院药学系’], [‘TIME’, ‘1955年’], [‘ORGANIZATION’, ‘北京医学院’], [‘ORGANIZATION’, ‘北京大学医学部’]]

 

1.3.1.5实验结果:

 

 

工具分 类 epoch 训练时长 测试集 F1 值 模型加 载 速度 预测速 度
BertNER 30 5h 49m 96.18 2.8s 80ms
NeuroNER 30 14h 19m 91.93 23s 2s
NeuroNER 100 2d 7h 10m 92.33 23s 2s

 

表2

 

注:实验配置为11G RTX2080Ti、Intel(R) Core(TM) i7-8700K CPU @ 3.70GHz、16G内存、2T硬盘

 

1.3.2结论:

 

a.实验表明,两者在相同的迭代次数训练后,测试集的F1值上BertNER比NeuroNER高出超过4个百分点。即使NeuroNER迭代epoch增加到100,仍然是BertNER的识别效果更优。
b.BertNER在训练时长、模型加载速度、预测速度上都占据了很大的优势,达到工业级的水平,更适合应用在生产环境当中。
c.综上所述,Bert-BiLSTM-CRF模型在中文命名实体识别的任务中完成度更高。

 

1.4Bert-NER在小数据集下训练的表现

 

1.4.1实验数据:

 

从5万句(250万字)的中文新闻语料中按文本数据的字数(万字为单位)划分出10W、30W、50W的小数据集,同样以“7:1:2”的比例得到对应的训练集、验证集、测试集。

 

1.4.2命名实体识别结果展示:

 

展示用例:屠呦呦,女,汉族,中共党员,药学家。1930年12月30日生于浙江宁波,1951年考入北京大学,在医学院药学系生药专业学习。1955年,毕业于北京医学院(今北京大学医学部)。

 

展示用例抽取结果:[[‘PERSON’, ‘屠呦呦’], [‘TIME’, ‘1930年12月30日’], [‘LOCATION’, ‘浙江宁波’], [‘TIME’, ‘1951年’], [‘ORGANIZATION’, ‘北京大学’], [‘ORGANIZATION’, ‘医学院药学’], [‘TIME’, ‘1955年’], [‘ORGANIZATION’, ‘北京医学院’], [‘ORGANIZATION’, ‘北京大学医学部’]]

 

1.4.3实验结果:

 

在相同实验配置下,四种数据集经过30个epoch的迭代训练,将句子数、训练市场、测试集F1值三个维度的实验结果进行归一化处理后,最终得到以下实验结果图表:

 

 

图7 实验结果图

 

效能分析:本文将以10W的数据集实验结果作为基础,探讨在30W、50W和250W三种数据集训练,每当数据量增长一倍(即每增长10W的数据量),所带来的训练时长增长和模型提升比例:

 

 

数据集 训练时长增长比例 F1值提升比例
30W 1.2倍 0.25%
50W 1.2倍 0.17%
250W 1.2倍 0.11%

 

表3 效能对比表

 

1.4.4结论:

 

1)BertNER在小数据集甚至极小数据集的情况下,测试集F1值均能达到92以上的水平,证明其也能在常见的文本命名实体识别任务中达到同样优秀的效果。

 

2)实验结果证明,利用小数据集训练,可以大大降低人工标注成本的同时,训练时长也越少,也将极大地提高模型迭代的能力,有利于更多实体类型的NER模型构建。

 

3)经过效能分析可以看出,数据量往上增加的同时,训练时长以相同的比例增加,而F1值提升的幅度在逐渐下降。因此,我们在扩充实体类别的时候,可以参考此效能比例,从而衡量所要投入的资源以及所能达到的模型效果。

 

二、中文分词和词性标注

 

2.1综述

 

分词:

 

语言通常是需要用词来描述事物、表达情感、阐述观点等,可是在词法结构上中文与英文有较大的区别。其中最大的不同是英文将词组以空格的形式区分开来,较为容易被自动化抽取出来,而中文的词组往往需要由两个以上的字来组成,则需要通过分词工具来将语句拆分,以便进一步分析内容和意图。

 

词性标注:

 

对分词后的单词在用法上进行分类,为句法分析、信息抽取等工作打下基础。常见的词性包括名词、动词、形容词、代词、副词等。

 

2.2分词和词性标注工具对比

 

分词和词性标注往往是一同完成的。本文选取了主流的四款中文自然语言处理工具包括:Jieba、Pyltp、PkuSeg、THULAC。

 

 

工具分 类 平均速度 用 户 自定 义词 典 集成程度 来源
Jieba 6ms 支持,不与模型加 载 分词可单独使用 百度员工
Pyltp 2ms 作为特征加载到模型中 分 词 、 词 性 标 注均可 单 独使用 哈工大
PkuSeg 1.4s 支持,与模型加载 分词可单独使用 北京大学
THULAC 1.6s 支持,与模型加载 分词可单独使用 清华大学

 

表4

 

对比测试了它们分词和词性标注上的效果、速度、功能以及集成程度等。其中速度方面的测试,使用了百度百科上100位科技人物的首句人物介绍,经过预测得到每句文本的平均计算。

 

注:实验配置为11G Nvidia RTX2080Ti、Intel(R) Core(TM) i7-8700K CPU @ 3.70GHz、16G内存、2T硬盘

 

2.2.1测试文本:

 

 

图 8

 

2.2.2效果对比:

 

lJieba:

 

 

图9

 

注:v(动词)、e(叹词)、b(区别词)、n(名词)、ns(地名)、nz(其他专名)、q(量词)、m(数词)、x(非语素字)

 

lPyltp:

 

 

图10

 

注:nh(人名)、n(名词)、ns(地名)、nt(时间名词)、nz(其他专名)、b(区别词)、wp(标点符号)

 

lPkuSeg:

 

 

图11

 

注:nr(人名)、ns(地名)、nz(其他专名)、t(时间词)、b(区别词)、j(简称)、w(标点符号)

 

lTHULAC:

 

 

图12

 

注:g(语素词根)、ns(地名)、nz(其他专名)、t(时间词)、a(形容词)、j(简称)、w(标点符号)

 

lJieba分词 + Bert-NER + Pyltp词性标注:

 

 

图13

 

注:nh(人名)、n(名词)、ns(地名)、nt(时间名词)、nz(其他专名)、b(区别词)、wp(标点符号)

 

2.3结论

 

a.经过NER、分词、词性标注的对比测试后发现,Jieba分词同时具有速度快和支持用户自定义词典的两大优点,Pyltp具有单独使用词性标注的灵活性。因此,使用“Jieba分词+ BertNER作自定义词典+ Pyltp词性标注”的组合策略后,可以弥补Jieba分词在实体识别的缺点,保证较高的准确率和产品速度。

 

b.PkuSeg和THULAC:初始化模型就需要很长时间,导致分词和词性标注的模型预测速度慢,同时部分人名的命名实体识别有所缺失。

 

c.Pyltp:分词效果太过于细化,而且实际上是无法用到用户自定义词典的。因为LTP的分词模块并非采用词典匹配的策略,而是外部词典以特征方式加入机器学习算法当中,并不能保证所有的词都是按照词典里的方式进行切分。

 

三、中文指代消解

 

3.1综述

 

指代消解(Coreference Resolution),即在文本中确定代词指向哪个名词短语,解决多个指称对应同一实体对象的问题。

 

常见用于实现指代消解的工具包:NeuralCoref、Stanford coreNLP、AllenNLP等。

 

大部分工具包都是基于语义结构中的词和句的规则来实现指代消解,而且都是在英文的语言结构当中实现了不错的效果,NeuralCoref和AllenNLP不支持中文,而Stanford coreNLP是具有多种语言模型,其中包括了中文模型,但Stanford coreNLP的指代消解在中文的表现并不理想。目前而言,基于深度学习的端到端指代消解模型还达不到生产应用的要求。

 

3.2基于Stanford coreNLP的指代消解模型

 

3.2.1系统架构:

 

运用Stanford coreNLP中文模型的词性标注、实体识别和句法依存功能模块+规则来构成一个中文指代消解系统。

 

3.2.2输入:

 

 

图14

 

3.2.3结果:

 

 

分 类 结 果
主语 屠呦呦
词性标注 [(‘屠’, ‘NR’), (‘呦呦’, ‘NR’)]
命名实体识别 [(‘屠’, ‘O’), (‘呦呦’, ‘O’)]

 

表5

 

主语”屠呦呦”被拆分为两个元素,这也直接导致了主语识别成了呦呦。最后的结果为:

 

 

图15

 

3.3基于BertNER的中文指代消解框架

 

本文选取Pyltp中文工具包中的依存句法分析模块,结合“Jieba分词 + BertNER作自定义词典 + Pyltp词性标注”的词性标注和BertNER实体识别模块,以确定输入文本段落的主语和实体,从而将文本中出现的代词指代到对应的实体上。并且还实现了对缺失主语的部分文本进行主语补齐。

 

3.3.1实验结果:

 

 

图16

 

3.3.2经过反复的实验表明,基于BertNER的中文指代消解框架比基于Stanford coreNLP的指代消解模型在中文上获得更高的准确率和更好的效果,同时实现了主语补齐的功能,有助于抽取更多的有用三元组信息。

 

四、中文信息抽取系统

 

以下是基于Bert-NER的中文信息抽取系统的最终实验结果,模型细节请关注我们下一篇:《基于Bert-NER构建特定领域的中文信息抽取框架(下)》。

 

4.1中文信息抽取框架测试结果

 

目前的规则配置文档定义了五类关系:出生于,配偶,毕业于,工作在,父(母)子。

 

4.1.1基于80条百度百科人物介绍,使用StanfordCoreNLP提取三元组的效果如下图所示。五类的关系抽取三元组准确率为0.89,抽取率达到0.69。

 

 

图17

 

4.1.2基于80条百度百科人物介绍,使用本文中文抽取模型,取得较为明显的改进,五类的关系抽取三元组准确率达到0.99,抽取率达到0.96。

 

 

图18

 

4.1.3测试用例结果展示:

 

 

图19

 

本文实验代码

 

中文命名实体识别: https://github.com/EOA-AILab/NER-Chinese

 

中文分词与词性标注: https://github.com/EOA-AILab/Seg_Pos

 

作者 | 朱展锋、李秋建、金立达

学校 | 英国帝国理工学院

机构| 逸立学院AI Lab

研究方向 | 自然语言处理、、知识图谱

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