如何扩充知识图谱中的同义词

本文摘要:前言在之前的文章中,我们先容了数据驱动的上下位三元组抽取、关系抽取、实体属性值抽取、名词短语抽取的算法思路。这些事情的目的都是为了使实体词在知识库中越发丰满,能够更好地为语义搜索推荐、智能问答等场景做支撑。 以上这些事情多以思量挖掘更多的知识数据,而我们还未讨论如何将新老知识合并加以整合,好比 “拉肚子” 与 “腹泻” 实则同一意义,可是因为在字面上差距较大,在各抽取任务中不容易合并,会被当做两个差别的实体词入库。

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前言在之前的文章中,我们先容了数据驱动的上下位三元组抽取、关系抽取、实体属性值抽取、名词短语抽取的算法思路。这些事情的目的都是为了使实体词在知识库中越发丰满,能够更好地为语义搜索推荐、智能问答等场景做支撑。

以上这些事情多以思量挖掘更多的知识数据,而我们还未讨论如何将新老知识合并加以整合,好比 “拉肚子” 与 “腹泻” 实则同一意义,可是因为在字面上差距较大,在各抽取任务中不容易合并,会被当做两个差别的实体词入库。进而在许多涉及到实体检索、Query扩展等任务的事情中,三元组的召回都市受到影响。

本文主要讨论一下同义词挖掘事情的一般思路以及学术界现有的事情希望。同义词从那里来?上文提到的 “拉肚子” 和 “腹泻” 两个词,从汉字、拼音、字形上都存在庞大差异,一般很难使用规则的手段的做关联,更常见的方式是首先离线准备好这批数据。好比在搜索场景中,提前准备好一份同义词映射表,当输入Query遇到 “拉肚子”、闹肚子 等都向 “腹泻”对齐。

准备这份同义词表简直是个比力头疼的事情,词的语义、句子的语义自己就是在文字之上的抽象,人能够从少量文字中推理出同义词的信息,因为我们有不停获取的知识做支撑,可是盘算机很难题(在知识图谱还未完善时)。因此,同义词表经常需要业务人员手工收集,这种方式准确率高,可是因为自然语言的灵活性,对一些长尾数据很难保障召回率,后期会酿成遇到一个case,向词内外补一个词的情况。既然人工枚举同义词的能力有限,从哪些数据里可以找到现成的同义词呢?这里分为两个思路,首先是从现成的结构化数据里寻找,最简朴的可以找现有的知识图谱数据,好比OpenKG (http://openkg.cn/) 、OwnThink (https://www.ownthink.com/) 里就可以找到差别领域下的开放知识图谱数据这些数据集常有设置 别名 一类的字段:除此之外,另一种结构化数据稍微贫苦一些,在百度百科、维基百科页面中也很容易找到别名信息:这部门数据虽然需要做一些清洗,可是究竟是经由专家整理,正确率可以保障。

如果现成数据集中无法满足,另一种思路只能从非结构化数据中获取。这一途径的关键点就在于上下文的使用,视察下面这个例子:拉肚子最常见的原因为肠道熏染,可能是病毒、细菌或寄生虫熏染回忆我们是如何思考拉肚子这个词的同义词的,假设这个词对我们来说是生疏的,一个很自然的方式是去看句子中对这个词的形貌,以及其他的实体词的类型,发现与消化内科相关知识靠近,也许它与腹泻大可能有相近的意思,交给盘算机做的话无非也是遵循相同的逻辑方法。

OK,那么从数据层面来说,使用非结构化数据获取同义词的方案,一个关键点就在于如何建设平行语料,通俗的讲就是两个文本段落在形貌同一个事物,这个历程说起来容易,可是其实如果对语料数据不加梳理,最后收集的文本数据中很难有好的笼罩度。因此,我们应该“主动出击”去寻找更有可能发生平行语料的场景,好比在丁香医生产物中康健问答场景其中有大量的医生与患者的对话数据,他们在表述上有所差异,可是因为在这个业务场景内,讨论的焦点是牢固的,因此可以天然地形成平行语料。如果现在手头没有类似的场景,而又想结构只管平行的语料数据的话,一个比力tricky的方案是借助现有的搜索引擎,好比我们用百度搜索“闹肚子”这个关键词:现有的搜索引擎大多也集成了同义词映射、扩展查询等功效,虽然爬取后数据的清洗也比力费劲,可是在数据不足的情况下也不失为一种计谋。常见的同义词挖掘思路本文着重讨论一下在非结构化数据集上,常见的挖掘思路有哪些。

一般来说,这一类事情分为以下几个步骤: 1) 从文本中提取mention词,简朴的做法可以直接使用分词,选取一些特定分词效果做同义词挖掘。如果需要思量语料中可能泛起的新词或者差别语言表述,则需要配合Pattern挖掘、NER或名词短语抽取等方式获取候选词。2) 准备好已有的同义词表作为种子数据 3) 获取所有种子词和候选词的特征,通常该任务的特征会从两个角度思量,划分是local context和global context,通俗的讲就是局部特征和全局特征,前者着重于词自己,常见字级别特征、词级别特征等;后者则是思量目的词在数据集中的漫衍特征或者词所在句子、段落的语义特征 4) 凭据各自实际事情中数据集的特点,已有的paper从差别的角度举行建模,好比使用漫衍特征与pattern特征交织验证,或是只思量革新词自己的预训练向量,或是重点思量候选词与目的同义词荟萃的漫衍差异。

此处在下一节详细展开讨论。如何建模本节我们搜罗了现在学术界的几篇同义词挖掘的事情,做了如下简朴总结:Pattern 的使用提到从文本数据中抽取数据,一个很朴素的想法就是使用模板,这点我们在之前的文章知识图谱构建综述中也讨论过。其实同义词也算是一种特殊的三元组关系,使用Pattern抽取的方式在正确率上可以保障,可是它的主要问题在于模板的数量以及语义漂移。

另外,因为同义词这种关系的特殊性,使用模板抽取的方式对语料数据也有分外的要求,好比我们使用特定的触发词:或者特定的抽取模板:这些句式只会在百科类或词条解释类的文本中高频泛起,在其他类型文本中并不容易找到如此工致的表述。虽然有缺陷,可是pattern还是有可取之处,常见的增强方式的设计部门种子pattern后,使用bootstrapping的方式挖掘更多的pattern。随后pattern抽取的数据不行直接使用,而是作为发生新候选词的途径。

《Multi-Distribution Characteristics Based Chinese Entity Synonym Extraction from The Web》这篇事情的主要内容是从使用百科类数据中的结构化、非结构化文本中获取同义词。整体流程如下:作者提到了使用bootstrapping的方式发生更多的Soft pattern,使用所有的模板去发生更多的同义词候选。值得注意的是从同义词候选集举行筛选是这一类事情的焦点,本文在获得同义词候选集后,会继续抽取每一组同义词的上下文特征,使用这些特征的相似度构建一个相似图结构:在这个图的基础上,作者设计了相应的Spreading Activation算法:在扩散激活模型获得的同义词对还会再使用一个重排模型才会获得最终的效果。

更好的预训练除了使用模板,另一个很自然的想法就是使用词向量了,在不少解说Query扩展的技术文章中,都市简要地提到使用word2vec获取当前查询词相近的词,从而获得更多的召回。这个方式简直简朴有效,这里我们把它聊得更细致一点。《Hierarchical Multi-Task Word Embedding Learning for Synonym Prediction》这篇事情的重点在于如作甚同义词挖掘这个任务获得更好的预训练词向量。

熟悉Skip-gram等词向量训练方法的同学应该都知道,这种方式的本事其实是使用一个有限长度的滑动窗口去获得某个词的表现,这是一个反向映射的历程,而这个历程自己与语义无关。当数据量足够大的时候,我们可能恰巧获得了一个词的同义词,可是更多的时候,我们只能说两个词在语义上比力“相关”,好比“伤风”和“发烧”在医疗领域高频共现,简朴的词向量求相似其实难以发现它们的区别。

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本文就是在Skip-gram的基础上加以革新,以试图加入更多语义相关的信息:作者把原始的Skip-gram模型修改成 multi-task 的两项任务,一项用于预测目的词所在句子中的各个实体类型,另一项用于词自己的预测,如此加入了实体的语义信息,在作者的测试集中,模型可以显著提高词向量之间的语义相似性。《SurfCon: Synonym Discovery on Privacy-Aware Clinical Data》除了加入语义特征,另一个增强预训练的方式是在数据自己做更多的挖掘本文由于医疗电子病历的特殊的应用场景,越发关注Query漫笔本中的实体词。因此作者拓展了字级别、词级别,以及医疗实体在电子病历中的共现特征来增强词向量的预训练历程。同样,作者也会在最后使用一个排序模块来增强整个系统的结实性。

善用知识库中的种子数据除了上文提到的pattern、上下文特征、实体类型语义特征,知识图谱中已有的同义词对数据,也是值得思考使用的数据源。《Automatic Synonym Discovery with Knowledge Bases》本文是韩嘉炜老师团队在KDD2017年揭晓的一篇事情:与前面提到的事情相似,文章中同样也是对词级别和句子级别特征完成了预训练向量,对于pattern也使用了bootstrapping的方法做扩充。差别的是在Model Learning的阶段里,作者收集了漫衍式方法和模板方法中发生的Seeds数据,这些种子同义词对数据会被进而训练成二分类的分类器,从而在进一步对候选词举行约束,提高准确率。

《Mining Entity Synonyms with Efficient Neural Set Generation》同样是韩嘉炜老师团队的事情,揭晓在AAAI2019的同义词挖掘事情:这篇事情进一步增强了对知识图谱中已有同义词数据集的使用。文章中提到了entity synonym set的观点,在整个流程中,作者意在使用库中众多的同义词簇的整体漫衍,来评估实体词是否属于某一同义词簇。文章的亮点在于荟萃Set的表现学习,以及新实体进入Set的判断方法。

总结综上所述,在实际工业场景的事情中,同义词挖掘事情应该先从数据源层面开始,寻找现有可以使用的结构化数据加以清洗,这可能是现在最经济的途径。其次,尽可能寻找平行语料,使用现有的公然搜索引擎爬取、构建数据集。

在挖掘算法中,思量pattern-based和context-based方法相联合。同时,如果知识图谱相对完备,可以思量建模学习已有同义词数据集的漫衍,加以应用。除此之外,从多篇挖掘算法的事情中可以看到,整个挖掘pipeline实则包罗了多个NLP小任务,好比命名实体识别、实体链接、文本纠错等。

好好优化底下这些子任务,对最终效果也有不小的影响。


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