NLP（二十六）限定领域的三元组抽取的一次尝试

妖狐艹你老母 2023-07-15 02:52 14阅读 0赞

本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。由于该比赛早已结束，笔者当时也没有参加这个比赛，因此没有测评成绩，我们也只能拿到训练集和验证集。但是，这并不耽误我们在这方面做实验。

### 比赛介绍 ###

该比赛的网址为：[http://lic2019.ccf.org.cn/kg][http_lic2019.ccf.org.cn_kg] ，该比赛主要是从给定的句子中提取三元组，给定schema约束集合及句子sent，其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别，例如（S\_TYPE:人物，P:妻子，O\_TYPE:人物）、（S\_TYPE:公司，P:创始人，O\_TYPE:人物）等。比如下面的例子：

{
      "text": "九玄珠是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马",
      "spo_list": [
        ["九玄珠", "连载网站", "纵横中文网"],
        ["九玄珠", "作者", "龙马"]
      ]
    }

该比赛一共提供了20多万标注质量很高的三元组，其中17万训练集，2万验证集和2万测试集，实体关系（schema）50个。  
  在具体介绍笔者的思路和实战前，先介绍下本次任务的处理思路：  
![任务的处理思路][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
首先是对拿到的数据进行数据分析，包括统计每个句子的长度及三元组数量，每种关系的数量分布情况。接着，对数据单独走序列标注模型和关系分析模型。最后在提取三元组的时候，用Pipeline模型，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。  
  接下来笔者将逐一介绍，项目结构图如下：  
![项目结构图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 数据分析 ###

我们能拿到的只有训练集和验证集，没有测试集。我们对训练集做数据分析，训练集数据文件为train\_data.json。  
  数据分析会统计训练集中每个句子的长度及三元组数量，还有关系的分布图，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Pudong Shanghai
    # time: 2020-03-12 21:52
    import json
    from pprint import pprint
    import pandas as pd
    from collections import defaultdict
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.figure(figsize=(18, 8), dpi=100)   # 输出图片大小为1800*800
    # Mac系统设置中文字体支持
    plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS'
    
    
    # 加载数据集
    def load_data(filename):
        D = []
        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.readlines()
    
        content = [_.replace(' ', '').replace('\u3000', '').replace('\xa0', '').replace('\u2003', '') for _ in content]
    
        for l in content:
            l = json.loads(l)
            D.append({ 
                'text': l['text'],
                'spo_list': [
                    (spo['subject'], spo['predicate'], spo['object'])
                    for spo in l['spo_list']
                ]
            })
        return D
    
    filename = '../data/train_data.json'
    
    D = load_data(filename=filename)
    pprint(D)
    
    # 创建text, text_length, spo_num的DataFrame
    text_list = [_["text"] for _ in D]
    spo_num = [len(_["spo_list"])for _ in D]
    
    df = pd.DataFrame({ "text": text_list, "spo_num": spo_num} )
    df["text_length"] = df["text"].apply(lambda x: len(x))
    print(df.head())
    print(df.describe())
    
    # 绘制spo_num的条形统计图
    pprint(df['spo_num'].value_counts())
    label_list = list(df['spo_num'].value_counts().index)
    num_list = df['spo_num'].value_counts().tolist()
    
    # 利用Matplotlib模块绘制条形图
    x = range(len(num_list))
    rects = plt.bar(x=x, height=num_list, width=0.6, color='blue', label="频数")
    plt.ylim(0, 80000) # y轴范围
    plt.ylabel("数量")
    plt.xticks([index + 0.1 for index in x], label_list)
    plt.xlabel("三元组数量")
    plt.title("三元组频数统计图")
    
    # 条形图的文字说明
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height+1, str(height), ha="center", va="bottom")
    
    # plt.show()
    plt.savefig('./spo_num_bar_chart.png')
    
    plt.close()
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.figure(figsize=(18, 8), dpi=100)   # 输出图片大小为1800*800
    # Mac系统设置中文字体支持
    plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS'
    
    
    # 关系统计图
    relation_dict = defaultdict(int)
    
    for spo_dict in D:
        # print(spo_dict["spo_list"])
        for spo in spo_dict["spo_list"]:
            relation_dict[spo[1]] += 1
    
    label_list = list(relation_dict.keys())
    num_list = list(relation_dict.values())
    
    # 利用Matplotlib模块绘制条形图
    x = range(len(num_list))
    rects = plt.bar(x=x, height=num_list, width=0.6, color='blue', label="频数")
    plt.ylim(0, 80000) # y轴范围
    plt.ylabel("数量")
    plt.xticks([index + 0.1 for index in x], label_list)
    plt.xticks(rotation=45) # x轴的标签旋转45度
    plt.xlabel("三元组关系")
    plt.title("三元组关系频数统计图")
    
    # 条形图的文字说明
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height+1, str(height), ha="center", va="bottom")
    
    
    plt.savefig('./relation_bar_chart.png')

输出结果如下：

spo_num    text_length
    count  173108.000000  173108.000000
    mean        2.103993      54.057190
    std         1.569331      31.498245
    min         0.000000       5.000000
    25%         1.000000      32.000000
    50%         2.000000      45.000000
    75%         2.000000      68.000000
    max        25.000000     300.000000

句子的平均长度为54，最大长度为300；每句话中的三元组数量的平均值为2.1，最大值为25。  
  每句话中的三元组数量的分布图如下：![每句话中的三元组数量分布图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
  关系数量的分布图如下：  
![关系数量分布图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

### 序列标注模型 ###

我们将句子中的主体和客体作为实体，分别标注为SUBJ和OBJ，标注体系采用BIO。一个简单的标注例子如下：

如 O
    何 O
    演 O
    好 O
    自 O
    己 O
    的 O
    角 O
    色 O
    ， O
    请 O
    读 O
    《 O
    演 O
    员 O
    自 O
    我 O
    修 O
    养 O
    》 O
    《 O
    喜 B-SUBJ
    剧 I-SUBJ
    之 I-SUBJ
    王 I-SUBJ
    》 O
    周 B-OBJ
    星 I-OBJ
    驰 I-OBJ
    崛 O
    起 O
    于 O
    穷 O
    困 O
    潦 O
    倒 O
    之 O
    中 O
    的 O
    独 O
    门 O
    秘 O
    笈 O

序列标注的模型采用ALBERT+Bi-LSTM+CRF，结构图如下：  
![序列标注模型结构图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
模型方面的代码不再具体给出，有兴趣的同学可以参考文章[NLP（二十五）实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型][NLP_ALBERT_Bi-LSTM_CRF]，也可以参考文章最后给出的Github项目网址。  
  模型设置文本最大长度为128，利用ALBERT做特征提取，在自己的电脑上用CPU训练5个epoch，结果如下：

_________________________________________________________________
    Train on 173109 samples, validate on 21639 samples
    Epoch 1/10
    173109/173109 [==============================] - 422s 2ms/step - loss: 0.4460 - crf_viterbi_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.1613 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9235
    Epoch 2/10
    173109/173109 [==============================] - 417s 2ms/step - loss: 0.1170 - crf_viterbi_accuracy: 0.9496 - val_loss: 0.0885 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9592
    Epoch 3/10
    173109/173109 [==============================] - 417s 2ms/step - loss: 0.0758 - crf_viterbi_accuracy: 0.9602 - val_loss: 0.0653 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9638
    Epoch 4/10
    173109/173109 [==============================] - 415s 2ms/step - loss: 0.0586 - crf_viterbi_accuracy: 0.9645 - val_loss: 0.0544 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9651
    Epoch 5/10
    173109/173109 [==============================] - 422s 2ms/step - loss: 0.0488 - crf_viterbi_accuracy: 0.9663 - val_loss: 0.0464 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9654
    Epoch 6/10
    173109/173109 [==============================] - 423s 2ms/step - loss: 0.0399 - crf_viterbi_accuracy: 0.9677 - val_loss: 0.0375 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9660
    Epoch 7/10
    173109/173109 [==============================] - 415s 2ms/step - loss: 0.0293 - crf_viterbi_accuracy: 0.9687 - val_loss: 0.0265 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9664
    Epoch 8/10
    173109/173109 [==============================] - 414s 2ms/step - loss: 0.0174 - crf_viterbi_accuracy: 0.9695 - val_loss: 0.0149 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9671
    Epoch 9/10
    173109/173109 [==============================] - 422s 2ms/step - loss: 0.0049 - crf_viterbi_accuracy: 0.9703 - val_loss: 0.0036 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9670
    Epoch 10/10
    173109/173109 [==============================] - 429s 2ms/step - loss: -0.0072 - crf_viterbi_accuracy: 0.9709 - val_loss: -0.0078 - val_crf_viterbi_accuracy: 0.9674
               precision    recall  f1-score   support
    
          OBJ     0.9593    0.9026    0.9301     44598
         SUBJ     0.9670    0.9238    0.9449     25521
    
    micro avg     0.9621    0.9104    0.9355     70119
    macro avg     0.9621    0.9104    0.9355     70119

利用seqeval模块做评估，在验证集上的F1值约为93.55%。

### 关系分类模型 ###

需要对关系做一下说明，因为笔者会对句子（sent）中的主体（S）和客体（O）组合起来，加上句子，形成训练数据。举个例子，在句子`历史评价李氏朝鲜的创立并非太祖大王李成桂一人之功﹐其五子李芳远功不可没`，三元组为`[{"predicate": "父亲", "object_type": "人物", "subject_type": "人物", "object": "李成桂", "subject": "李芳远"}, {"predicate": "国籍", "object_type": "国家", "subject_type": "人物", "object": "朝鲜", "subject": "李成桂"}]}`，在这句话中主体有李成桂，李芳远，客体有李成桂和朝鲜，关系有父亲（关系类型：2）和国籍（关系类型：22）。按照笔者的思路，这句话应组成4个关系分类样本，如下：

2 李芳远$李成桂$历史评价李氏朝鲜的创立并非太祖大王###一人之功﹐其五子###功不可没
    0 李芳远$朝鲜$历史评价李氏##的创立并非太祖大王李成桂一人之功﹐其五子###功不可没
    0 李成桂$李成桂$历史评价李氏朝鲜的创立并非太祖大王###一人之功﹐其五子李芳远功不可没
    22 李成桂$朝鲜$历史评价李氏##的创立并非太祖大王###一人之功﹐其五子李芳远功不可没

因此，就会出现关系0（表示“未知”），这样我们在提取三元组的时候就可以略过这条关系，形成真正有用的三元组。  
  因此，关系一共为51个（加上未知关系：0）。关系分类模型采用ALBERT+Bi-GRU+ATT，结构图如下：  
![关系分类模型图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
  模型方面的代码不再具体给出，有兴趣的同学可以参考文章[NLP（二十一）人物关系抽取的一次实战][NLP]，也可以参考文章最后给出的Github项目网址。  
  模型设置文本最大长度为128，利用ALBERT做特征提取，在自己的电脑上用CPU训练30个epoch（实际上，由于有early stopping机制，训练不到30个eopch），在验证集上的评估结果如下：

Epoch 23/30
    396766/396766 [==============================] - 776s 2ms/step - loss: 0.1770 - accuracy: 0.9402 - val_loss: 0.2170 - val_accuracy: 0.9308
    
    Epoch 00023: val_accuracy did not improve from 0.93292
    49506/49506 [==============================] - 151s 3ms/step
    在测试集上的效果： [0.21701653493155634, 0.930776059627533]
        precision    recall  f1-score   support
    
              未知       0.87      0.76      0.81      5057
              祖籍       0.92      0.73      0.82       181
              父亲       0.79      0.88      0.83       609
            总部地点       0.95      0.95      0.95       310
             出生地       0.94      0.95      0.94      2330
               目       1.00      1.00      1.00      1271
              面积       0.90      0.92      0.91        79
              简称       0.97      0.99      0.98       138
            上映时间       0.94      0.98      0.96       463
              妻子       0.91      0.83      0.87       680
            所属专辑       0.97      0.97      0.97      1282
            注册资本       1.00      1.00      1.00        63
              首都       0.92      0.96      0.94        47
              导演       0.92      0.94      0.93      2603
               字       0.96      0.97      0.97       339
              身高       0.98      0.98      0.98       393
            出品公司       0.96      0.96      0.96       851
            修业年限       1.00      1.00      1.00         2
            出生日期       0.99      0.99      0.99      2892
             制片人       0.69      0.88      0.77       127
              母亲       0.75      0.88      0.81       425
              编剧       0.82      0.80      0.81       771
              国籍       0.92      0.92      0.92      1621
              海拔       1.00      1.00      1.00        43
            连载网站       0.98      1.00      0.99      1658
              丈夫       0.84      0.91      0.87       678
              朝代       0.85      0.92      0.88       419
              民族       0.98      0.99      0.99      1434
               号       0.95      0.99      0.97       197
             出版社       0.98      0.99      0.99      2272
             主持人       0.82      0.86      0.84       200
            专业代码       1.00      1.00      1.00         3
              歌手       0.89      0.94      0.91      2857
              作词       0.85      0.81      0.83       884
              主角       0.86      0.77      0.81        39
             董事长       0.81      0.74      0.78        47
            毕业院校       0.99      0.99      0.99      1433
            占地面积       0.89      0.89      0.89        61
            官方语言       1.00      1.00      1.00        15
            邮政编码       1.00      1.00      1.00         4
            人口数量       1.00      1.00      1.00        45
            所在城市       0.90      0.94      0.92        77
              作者       0.97      0.97      0.97      4359
            成立日期       0.99      0.99      0.99      1608
              作曲       0.78      0.77      0.78       849
              气候       1.00      1.00      1.00       103
              嘉宾       0.76      0.72      0.74       158
              主演       0.94      0.97      0.95      7383
             改编自       0.95      0.82      0.88        71
             创始人       0.86      0.87      0.86        75
    
        accuracy                           0.93     49506
       macro avg       0.92      0.92      0.92     49506
    weighted avg       0.93      0.93      0.93     49506

### 三元组提取 ###

最后一部分，也是本次比赛的最终目标，就是三元组提取。  
  三元组提取采用Pipeline模式，先用序列标注模型预测句子中的实体，然后再用关系分类模型判断实体关系的类别，过滤掉关系为未知的情形，就是我们想要提取的三元组了。  
  三元组提取的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Pudong Shanghai
    # time: 2020-03-14 20:41
    import os, re, json, traceback
    
    import json
    import numpy as np
    from keras_contrib.layers import CRF
    from keras_contrib.losses import crf_loss
    from keras_contrib.metrics import crf_accuracy, crf_viterbi_accuracy
    from keras.models import load_model
    from collections import defaultdict
    from pprint import pprint
    from text_classification.att import Attention
    
    from albert_zh.extract_feature import BertVector
    
    # 读取label2id字典
    with open("../sequence_labeling/ccks2019_label2id.json", "r", encoding="utf-8") as h:
        label_id_dict = json.loads(h.read())
    
    id_label_dict = { v: k for k, v in label_id_dict.items()}
    # 利用ALBERT提取文本特征
    bert_model = BertVector(pooling_strategy="NONE", max_seq_len=128)
    f = lambda text: bert_model.encode([text])["encodes"][0]
    
    # 载入NER模型
    custom_objects = { 'CRF': CRF, 'crf_loss': crf_loss, 'crf_viterbi_accuracy': crf_viterbi_accuracy}
    ner_model = load_model("../sequence_labeling/ccks2019_ner.h5", custom_objects=custom_objects)
    
    # 载入分类模型
    best_model_path = '../text_classification/models/per-rel-08-0.9234.h5'
    classification_model = load_model(best_model_path, custom_objects={ "Attention": Attention})
    
    # 分类与id的对应关系
    with open("../data/relation2id.json", "r", encoding="utf-8") as g:
        relation_id_dict = json.loads(g.read())
    
    id_relation_dict = { v: k for k, v in relation_id_dict.items()}
    
    
    # 从预测的标签列表中获取实体
    def get_entity(sent, tags_list):
    
        entity_dict = defaultdict(list)
        i = 0
        for char, tag in zip(sent, tags_list):
            if 'B-' in tag:
                entity = char
                j = i+1
                entity_type = tag.split('-')[-1]
                while j < min(len(sent), len(tags_list)) and 'I-%s' % entity_type in tags_list[j]:
                    entity += sent[j]
                    j += 1
    
                entity_dict[entity_type].append(entity)
    
            i += 1
    
        return dict(entity_dict)
    
    # 三元组提取类
    class TripleExtract(object):
    
        def __init__(self, text):
            self.text = text.replace(" ", "")    # 输入句子
    
        # 获取输入句子中的实体（即：主体和客体）
        def get_entity(self):
            train_x = np.array([f(self. text)])
            y = np.argmax(ner_model.predict(train_x), axis=2)
            y = [id_label_dict[_] for _ in y[0] if _]
    
            # 输出预测结果
            return get_entity(self.text, y)
    
        # 对实体做关系判定
        def relation_classify(self):
            entities = self.get_entity()
            subjects = list(set(entities.get("SUBJ", [])))
            objs = list(set(entities.get("OBJ", [])))
    
            spo_list = []
    
            for subj in subjects:
                for obj in objs:
                    sample = '$'.join([subj, obj, self.text.replace(subj, '#'*len(subj)).replace(obj, "#"*len(obj))])
                    vec = bert_model.encode([sample])["encodes"][0]
                    x_train = np.array([vec])
    
                    # 模型预测并输出预测结果
                    predicted = classification_model.predict(x_train)
                    y = np.argmax(predicted[0])
    
                    relation = id_relation_dict[y]
                    if relation != "未知":
                        spo_list.append([subj, relation, obj])
    
            return spo_list
    
        # 提取三元组
        def extractor(self):
    
            return self.relation_classify()

运行三元组提取脚本，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Pudong Shanghai
    # time: 2020-03-14 20:53
    import os, re, json, traceback
    from pprint import pprint
    
    from triple_extract.triple_extractor import TripleExtract
    
    
    text = "真人版的《花木兰》由新西兰导演妮基·卡罗执导，由刘亦菲、甄子丹、郑佩佩、巩俐、李连杰等加盟，几乎是全亚洲阵容。"
    
    triple_extract = TripleExtract(text)
    print("原文： %s" % text)
    entities = triple_extract.get_entity()
    print("实体： ", end='')
    pprint(entities)
    
    spo_list = triple_extract.extractor()
    print("三元组： ", end='')
    pprint(spo_list)

我们在网上找几条样本进行测试，测试的结果如下：

> 原文： 真人版的《花木兰》由新西兰导演妮基·卡罗执导，由刘亦菲、甄子丹、郑佩佩、巩俐、李连杰等加盟，几乎是全亚洲阵容。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘妮基·卡罗’, ‘刘亦菲’, ‘甄子丹’, ‘郑佩佩’, ‘巩俐’, ‘李连杰’\], ‘SUBJ’: \[‘花木兰’\]\}  
> 三元组： \[\[‘花木兰’, ‘主演’, ‘刘亦菲’\],  
> \[‘花木兰’, ‘导演’, ‘妮基·卡罗’\],  
> \[‘花木兰’, ‘主演’, ‘甄子丹’\],  
> \[‘花木兰’, ‘主演’, ‘李连杰’\],  
> \[‘花木兰’, ‘主演’, ‘郑佩佩’\],  
> \[‘花木兰’, ‘主演’, ‘巩俐’\]\]

> 原文： 《冒险小王子》作者周艺文先生，教育、文学领域的专家学者以及来自全国各地的出版业从业者参加了此次沙龙，并围绕儿童文学创作这一话题做了精彩的分享与交流。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘周艺文’\], ‘SUBJ’: \[‘冒险小王子’\]\}  
> 三元组： \[\[‘冒险小王子’, ‘作者’, ‘周艺文’\]\]

> 原文： 宋应星是江西奉新人，公元1587年生，经历过明朝腐败至灭亡的最后时期。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘江西奉新’, ‘1587年’\], ‘SUBJ’: \[‘宋应星’\]\}  
> 三元组： \[\[‘宋应星’, ‘出生地’, ‘江西奉新’\], \[‘宋应星’, ‘出生日期’, ‘1587年’\]\]

> 原文： 韩愈，字退之，河阳（今河南孟县）人。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘退之’, ‘河阳’\], ‘SUBJ’: \[‘韩愈’\]\}  
> 三元组： \[\[‘韩愈’, ‘出生地’, ‘河阳’\], \[‘韩愈’, ‘字’, ‘退之’\]\]

> 原文： 公开资料显示，李强，男，汉族，出生于1971年12月，北京市人，北京市委党校在职研究生学历，教育学学士学位，1996年11月入党，1993年7月参加工作。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘汉族’, ‘1971年12月’, ‘北京市’, ‘北京市委党校’\], ‘SUBJ’: \[‘李强’\]\}  
> 三元组： \[\[‘李强’, ‘民族’, ‘汉族’\],  
> \[‘李强’, ‘出生地’, ‘北京市’\],  
> \[‘李强’, ‘毕业院校’, ‘北京市委党校’\],  
> \[‘李强’, ‘出生日期’, ‘1971年12月’\]\]

> 原文： 杨牧，本名王靖献，早期笔名叶珊，1940年生于台湾花莲，著名诗人、作家。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘1940年’, ‘台湾花莲’\], ‘SUBJ’: \[‘杨牧’\]\}  
> 三元组： \[\[‘杨牧’, ‘出生地’, ‘台湾花莲’\], \[‘杨牧’, ‘出生日期’, ‘1940年’\]\]

> 原文： 杨广是隋文帝杨坚的第二个儿子。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘杨坚’\], ‘SUBJ’: \[‘杨广’\]\}  
> 三元组： \[\[‘杨广’, ‘父亲’, ‘杨坚’\]\]

> 原文： 此次权益变动后，何金明与妻子宋琦、其子何浩不再拥有对上市公司的控制权。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘何金明’\], ‘SUBJ’: \[‘宋琦’, ‘何浩’\]\}  
> 三元组： \[\[‘何浩’, ‘父亲’, ‘何金明’\], \[‘宋琦’, ‘丈夫’, ‘何金明’\]\]

> 原文： 线上直播发布会中，谭维维首次演绎了新歌《章存仙》，这首歌由钱雷作曲、尹约作词，尹约也在直播现场透过手机镜头跟网友互动聊天。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘谭维维’, ‘钱雷’, ‘尹约’, ‘尹约’\], ‘SUBJ’: \[‘章存仙’\]\}  
> 三元组： \[\[‘章存仙’, ‘作曲’, ‘钱雷’\], \[‘章存仙’, ‘作词’, ‘尹约’\], \[‘章存仙’, ‘歌手’, ‘谭维维’\]\]

> 原文： “土木之变”后，造就了明代杰出的民族英雄于谦。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘明代’\], ‘SUBJ’: \[‘于谦’\]\}  
> 三元组： \[\[‘于谦’, ‘朝代’, ‘明代’\]\]

> 原文： 另外，哈尔滨历史博物馆也是全国面积最小的国有博物馆，该场馆面积只有50平方米，可称之“微缩博物馆”。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘50平方米’\], ‘SUBJ’: \[‘哈尔滨历史博物馆’\]\}  
> 三元组： \[\[‘哈尔滨历史博物馆’, ‘占地面积’, ‘50平方米’\]\]

> 原文： 孙杨的妈妈叫杨明，孙杨的名字后面一个字也是来源于她的名字。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘杨明’, ‘孙杨’\], ‘SUBJ’: \[‘孙杨’\]\}  
> 三元组： \[\[‘孙杨’, ‘母亲’, ‘杨明’\]\]

> 原文： 企查查显示，达鑫电子成立于1998年6月，法定代表人张高圳，注册资本772.33万美元，股东仅新加坡达鑫控股有限公司一名。  
> 实体： \{‘OBJ’: \[‘1998年6月’\], ‘SUBJ’: \[‘达鑫电子’\]\}  
> 三元组： \[\[‘达鑫电子’, ‘成立日期’, ‘1998年6月’\]\]

### 总结 ###

本文标题为限定领域的三元组抽取的一次尝试，之所以取名为限定领域，是因为该任务的实体关系是确定，一共为50种关系。  
  当然，上述方法还存在着诸多不足，参考苏建林的文章[基于DGCNN和概率图的轻量级信息抽取模型][DGCNN]，我们发现不足之处如下：

*  主体和客体的标注策略有问题，因为句子中有时候主体和客体会重叠在一起；
 *  新引入了一类关系：未知，是否有办法避免引入；
 *  其他（暂时未想到）

从比赛的角度将，本文的办法效果未知，应该会比联合模型的效果差一些。但是，这是作为笔者自己的模型，算法是一种尝试，之所以采用这种方法，是因为笔者一开始是从开放领域的三元组抽取入手的，而这种方法方便扩展至开放领域。关于开放领域的三元组抽取，笔者稍后就会写文章介绍，敬请期待。  
  本文的源代码已经公开至Github，网址为：  
[https://github.com/percent4/ccks\_triple\_extract][https_github.com_percent4_ccks_triple_extract] 。

### 参考网址 ###

1.  NLP（二十五）实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型：https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104826655
2.  NLP（二十一）人物关系抽取的一次实战： https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104380371
3.  基于DGCNN和概率图的轻量级信息抽取模型：https://spaces.ac.cn/archives/6671

[http_lic2019.ccf.org.cn_kg]: http://lic2019.ccf.org.cn/kg
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230529/45973d202dd1435592a0f90bc108fa12.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230529/55fdad6808b946b0a6cc0570d52864ab.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230529/7f20fa0576294f6298d9698d9ee97d93.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230529/6e5f8c4b6383408981221780bfacd9cb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20230529/f266a363855140579bffacf571c80c79.png
[NLP_ALBERT_Bi-LSTM_CRF]: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104826655
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20230529/a92f0c1c46b44605baa5bf0ce4b2895a.png
[NLP]: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104380371
[DGCNN]: https://spaces.ac.cn/archives/6671
[https_github.com_percent4_ccks_triple_extract]: https://github.com/percent4/ccks_triple_extract