关系三元组抽取方案

一、流程概览

先用序列标注模型预测句子中的实体，再对实体（加上句子）走关系分类模型，预测实体的关系，最后形成有效的三元组。

1、数据标注

2、数据处理

处理原始数据得到ner命名实体识别的训练预测数据和关系抽取训练预测数据

3、实体识别任务

利用BERT-BILSTM-CRF识别出文本里面的实体。

4、关系抽取任务

根据rels之间实体对之间的关系，将可能有关系的两类实体和文本拼接后输入到模型里面进行分类。

二、数据标注和处理流程

原始数据

原始数据中必须包含这些信息：

原文本
文本中有哪些实体
实体词中哪些是主体（object），哪些是客体（object_type），且主体和客体之间是什么关系（predicate）

{
"text": "《步步惊心》改编自著名作家桐华的同名清穿小说《甄嬛传》改编自流潋紫所著的同名小说电视剧《何以笙箫默》改编自顾漫同名小说《花千骨》改编自fresh果果同名小说《裸婚时代》是月影兰析创作的一部情感小说《琅琊榜》是根据海宴同名网络小说改编电视剧《宫锁心玉》，又名《宫》《雪豹》，该剧改编自网络小说《特战先驱》《我是特种兵》由红遍网络的小说《最后一颗子弹留给我》改编电视剧《来不及说我爱你》改编自匪我思存同名小说《来不及说我爱你》", 
"spo_list": [{"predicate": "作者", "object_type": {"@value": "人物"}, "subject_type": "图书作品", "object": {"@value": "顾漫"}, "subject": "何以笙箫默"}, {"predicate": "改编自", "object_type": {"@value": "作品"}, "subject_type": "影视作品", "object": {"@value": "最后一颗子弹留给我"}, "subject": "我是特种兵"}, {"predicate": "作者", "object_type": {"@value": "人物"}, "subject_type": "图书作品", "object": {"@value": "桐华"}, "subject": "步步惊心"}, {"predicate": "作者", "object_type": {"@value": "人物"}, "subject_type": "图书作品", "object": {"@value": "流潋紫"}, "subject": "甄嬛传"}, {"predicate": "作者", "object_type": {"@value": "人物"}, "subject_type": "图书作品", "object": {"@value": "fresh果果"}, "subject": "花千骨"}, {"predicate": "作者", "object_type": {"@value": "人物"}, "subject_type": "图书作品", "object": {"@value": "月影兰析"}, "subject": "裸婚时代"}, {"predicate": "作者", "object_type": {"@value": "人物"}, "subject_type": "图书作品", "object": {"@value": "海宴"}, "subject": "琅琊榜"}, {"predicate": "改编自", "object_type": {"@value": "作品"}, "subject_type": "影视作品", "object": {"@value": "特战先驱"}, "subject": "雪豹"}, {"predicate": "改编自", "object_type": {"@value": "作品"}, "subject_type": "影视作品", "object": {"@value": "来不及说我爱你"}, "subject": "来不及说我爱你"}, {"predicate": "作者", "object_type": {"@value": "人物"}, "subject_type": "图书作品", "object": {"@value": "匪我思存"}, "subject": "来不及说我爱你"}]}

实体识别训练数据

根据原始数据将上面的原始文本处理成以下格式，采用BIO标注法

{
"text": ["《", "步", "步", "惊", "心", "》", "改", "编", "自", "著", "名", "作", "家", "桐", "华", "的", "同", "名", "清", "穿", "小", "说", "《", "甄", "嬛", "传", "》", "改", "编", "自", "流", "潋", "紫", "所", "著", "的", "同", "名", "小", "说", "电", "视", "剧", "《", "何", "以", "笙", "箫", "默", "》", "改", "编", "自", "顾", "漫", "同", "名", "小", "说", "《", "花", "千", "骨", "》", "改", "编", "自", "f", "r", "e", "s", "h", "果", "果", "同", "名", "小", "说", "《", "裸", "婚", "时", "代", "》", "是", "月", "影", "兰", "析", "创", "作", "的", "一", "部", "情", "感", "小", "说", "《", "琅", "琊", "榜", "》", "是", "根", "据", "海", "宴", "同", "名", "网", "络", "小", "说", "改", "编", "电", "视", "剧", "《", "宫", "锁", "心", "玉", "》", "，", "又", "名", "《", "宫", "》", "《", "雪", "豹", "》", "，", "该", "剧", "改", "编", "自", "网", "络", "小", "说", "《", "特", "战", "先", "驱", "》", "《", "我", "是", "特", "种", "兵", "》", "由", "红", "遍", "网", "络", "的", "小", "说", "《", "最", "后", "一", "颗", "子", "弹", "留", "给", "我", "》", "改", "编", "电", "视", "剧", "《", "来", "不", "及", "说", "我", "爱", "你", "》", "改", "编", "自", "匪", "我", "思", "存", "同", "名", "小", "说", "《", "来", "不", "及", "说", "我", "爱", "你", "》"], 
"labels": ["O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-影视作品", "I-影视作品", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "O", "O", "B-影视作品", "I-影视作品", "I-影视作品", "I-影视作品", "I-影视作品", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O"],"id": 0
}

关系抽取训练数据

从原始数据中抽取关系数据用于训练和预测

"{'text': '《步步惊心》改编自著名作家桐华的同名清穿小说《甄嬛传》改编自流潋紫所著的同名小说电视剧《何以笙箫默》改编自顾漫同名小说《花千骨》改编自fresh果果同名小说《裸婚时代》是月影兰析创作的一部情感小说《琅琊榜》是根据海宴同名网络小说改编电视剧《宫锁心玉》，又名《宫》《雪豹》，该剧改编自网络小说《特战先驱》《我是特种兵》由红遍网络的小说《最后一颗子弹留给我》改编电视剧《来不及说我爱你》改编自匪我思存同名小说《来不及说我爱你》', 'id': 0, 'labels': ['何以笙箫默', '顾漫', '作者']}"
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"{'text': '《步步惊心》改编自著名作家桐华的同名清穿小说《甄嬛传》改编自流潋紫所著的同名小说电视剧《何以笙箫默》改编自顾漫同名小说《花千骨》改编自fresh果果同名小说《裸婚时代》是月影兰析创作的一部情感小说《琅琊榜》是根据海宴同名网络小说改编电视剧《宫锁心玉》，又名《宫》《雪豹》，该剧改编自网络小说《特战先驱》《我是特种兵》由红遍网络的小说《最后一颗子弹留给我》改编电视剧《来不及说我爱你》改编自匪我思存同名小说《来不及说我爱你》', 'id': 0, 'labels': ['琅琊榜', '海宴', '作者']}"
"{'text': '《步步惊心》改编自著名作家桐华的同名清穿小说《甄嬛传》改编自流潋紫所著的同名小说电视剧《何以笙箫默》改编自顾漫同名小说《花千骨》改编自fresh果果同名小说《裸婚时代》是月影兰析创作的一部情感小说《琅琊榜》是根据海宴同名网络小说改编电视剧《宫锁心玉》，又名《宫》《雪豹》，该剧改编自网络小说《特战先驱》《我是特种兵》由红遍网络的小说《最后一颗子弹留给我》改编电视剧《来不及说我爱你》改编自匪我思存同名小说《来不及说我爱你》', 'id': 0, 'labels': ['雪豹', '特战先驱', '改编自']}"
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"{'text': '《步步惊心》改编自著名作家桐华的同名清穿小说《甄嬛传》改编自流潋紫所著的同名小说电视剧《何以笙箫默》改编自顾漫同名小说《花千骨》改编自fresh果果同名小说《裸婚时代》是月影兰析创作的一部情感小说《琅琊榜》是根据海宴同名网络小说改编电视剧《宫锁心玉》，又名《宫》《雪豹》，该剧改编自网络小说《特战先驱》《我是特种兵》由红遍网络的小说《最后一颗子弹留给我》改编电视剧《来不及说我爱你》改编自匪我思存同名小说《来不及说我爱你》', 'id': '0_norel', 'labels': ['裸婚时代', '流潋紫', '没关系']}"
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三、实体识别任务

序列标注模型结构

bert → bilstm → CRF模型融合

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种预训练的深度双向Transformer模型，用于自然语言处理任务。BILSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) 是一种双向的长短期记忆网络，用于序列标注任务。CRF (Conditional Random Field) 是一种条件随机场模型，用于标注序列的概率建模。

BERT模型的输入是一个token序列，每个token由其对应的词向量表示。BERT模型通过多层的Transformer编码器将输入序列转换为上下文感知的表示。每个Transformer编码器层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。

BILSTM模型的输入是BERT模型的输出，即上下文感知的表示。BILSTM模型由一个双向LSTM层组成，其中正向和反向LSTM分别处理输入序列的正向和反向信息。BILSTM模型通过学习上下文信息来捕捉序列的语义特征。

CRF模型的输入是BILSTM模型的输出，即序列的语义特征表示。CRF模型通过定义状态转移概率和发射概率来建模标签序列的条件概率分布。状态转移概率表示标签之间的转换关系，发射概率表示给定标签的条件下，生成观测值的概率。

整个融合模型的目的是在序列标注任务中利用BERT模型的上下文感知能力和BILSTM-CRF模型的序列建模能力。BERT模型可以提供丰富的语义信息，而BILSTM-CRF模型可以捕捉序列的上下文依赖关系。通过将BERT模型的输出作为BILSTM的输入，可以增强序列标注任务的性能。CRF模型进一步利用BILSTM模型的输出来建模标签序列的概率分布，从而提高标注的准确性。

在这个融合模型中，BERT模型的输出维度取决于BERT模型的配置和输入序列的长度。BILSTM模型的输入维度与BERT模型的输出维度相同，而输出维度取决于BILSTM模型的隐藏状态的维度和双向LSTM的层数。CRF模型的输入维度与BILSTM模型的输出维度相同，而输出维度等于标签的数量。整个模型的目标是通过训练来优化模型参数，使得模型能够准确地预测标签序列。

预测输入：

["《", "步", "步", "惊", "心", "》", "改", "编", "自", "著", "名", "作", "家", "桐", "华", "的", "同", "名", "清", "穿", "小", "说", "《", "甄", "嬛", "传", "》", "改", "编", "自", "流", "潋", "紫", "所", "著", "的", "同", "名", "小", "说", "电", "视", "剧", "《", "何", "以", "笙", "箫", "默", "》", "改", "编", "自", "顾", "漫", "同", "名", "小", "说", "《", "花", "千", "骨", "》", "改", "编", "自", "f", "r", "e", "s", "h", "果", "果", "同", "名", "小", "说", "《", "裸", "婚", "时", "代", "》", "是", "月", "影", "兰", "析", "创", "作", "的", "一", "部", "情", "感", "小", "说", "《", "琅", "琊", "榜", "》", "是", "根", "据", "海", "宴", "同", "名", "网", "络", "小", "说", "改", "编", "电", "视", "剧", "《", "宫", "锁", "心", "玉", "》", "，", "又", "名", "《", "宫", "》", "《", "雪", "豹", "》", "，", "该", "剧", "改", "编", "自", "网", "络", "小", "说", "《", "特", "战", "先", "驱", "》", "《", "我", "是", "特", "种", "兵", "》", "由", "红", "遍", "网", "络", "的", "小", "说", "《", "最", "后", "一", "颗", "子", "弹", "留", "给", "我", "》", "改", "编", "电", "视", "剧", "《", "来", "不", "及", "说", "我", "爱", "你", "》", "改", "编", "自", "匪", "我", "思", "存", "同", "名", "小", "说", "《", "来", "不", "及", "说", "我", "爱", "你", "》"]

预测输出：

["O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-影视作品", "I-影视作品", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "O", "O", "B-影视作品", "I-影视作品", "I-影视作品", "I-影视作品", "I-影视作品", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "I-作品", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O", "O", "O", "O", "B-人物", "I-人物", "I-人物", "I-人物", "O", "O", "O", "O", "O", "B-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "I-图书作品", "O"]

四、关系分类任务 todo

用关系分类模型判断实体关系的类别

模型：chinese-bert-wwm-ext

预测输入：

text="《步步惊心》改编自著名作家桐华的同名清穿小说《甄嬛传》改编自流潋紫所著的同名小说电视剧《何以笙箫默》改编自顾漫同名小说《花千骨》改编自fresh果果同名小说《裸婚时代》是月影兰析创作的一部情感小说《琅琊榜》是根据海宴同名网络小说改编电视剧《宫锁心玉》，又名《宫》《雪豹》，该剧改编自网络小说《特战先驱》《我是特种兵》由红遍网络的小说《最后一颗子弹留给我》改编电视剧《来不及说我爱你》改编自匪我思存同名小说《来不及说我爱你》"{'图书作品': [('步步惊心', 1, 4), ('甄嬛传', 23, 25), ('何以笙箫默', 44, 48), ('花千骨', 60, 62), ('裸婚时代', 79, 82), ('琅琊榜', 99, 101), ('来不及说我爱你', 183, 189), ('来不及说我爱你', 203, 209)], '人物': [('桐华', 13, 14), ('流潋紫', 30, 32), ('顾漫', 53, 54), ('fresh果果', 67, 73), ('月影兰析', 85, 88), ('海宴', 106, 107), ('匪我思存', 194, 197)], '影视作品': [('雪豹', 132, 133), ('我是特种兵', 152, 156)], '作品': [('特战先驱', 146, 149), ('最后一颗子弹留给我', 167, 175)]}

预测输出：

三元组：

[['何以笙箫默', '顾漫', '作者'],
['我是特种兵', '最后一颗子弹留给我', '改编自'],
['步步惊心', '桐华', '作者'],
['甄嬛传', '流潋紫', '作者'],
['花千骨', 'fresh果果', '作者'],
['裸婚时代', '月影兰析', '作者'],
['琅琊榜', '海宴', '作者'],
['雪豹', '特战先驱', '改编自'],
['来不及说我爱你', '来不及说我爱你', '改编自'],
['来不及说我爱你', '匪我思存', '作者']]