知识图谱：实体关系抽取与知识图谱嵌入

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大家好，我是你们今天的讲师，今天我们要聊的是“知识图谱”这个话题，特别是其中的两个关键技术：实体关系抽取和知识图谱嵌入。这两个技术听起来可能有点高大上，但其实它们就像是我们在日常生活中整理信息的方式，只不过用的是计算机的语言。

1. 什么是知识图谱？

在我们开始之前，先来简单了解一下什么是知识图谱（Knowledge Graph）。你可以把它想象成一个巨大的“知识网络”，里面包含了各种各样的实体（Entity）和它们之间的关系（Relation）。比如说，你可以在知识图谱中找到“北京”这个城市，它与“中国”之间有一个“属于”的关系，或者“马云”这个人与“阿里巴巴”之间有一个“创立”的关系。

知识图谱的核心就是通过这些实体和关系，构建出一个结构化的知识体系，帮助机器更好地理解世界。而我们今天要讨论的两个技术，正是为了帮助我们从文本中提取这些实体和关系，并将它们嵌入到一个多维空间中，以便进行更高效的查询和推理。

2. 实体关系抽取：从文本中挖掘知识

2.1 什么是实体关系抽取？

实体关系抽取（Entity Relation Extraction, ERE）是知识图谱构建的第一步。它的目标是从大量的非结构化文本中自动识别出实体及其之间的关系。举个例子，假设我们有一段新闻报道：

"昨天，特斯拉 CEO 埃隆·马斯克宣布，公司将在上海建立新的超级工厂。"

在这段话中，我们可以提取出以下几个实体和关系：

实体：
- 特斯拉（Tesla）
- 埃隆·马斯克（Elon Musk）
- 上海
- 超级工厂
关系：
- 埃隆·马斯克是特斯拉的CEO
- 特斯拉将在上海建立超级工厂

这就是实体关系抽取的基本思想：从文本中找出重要的实体，并确定它们之间的关系。

2.2 实体关系抽取的技术实现

那么，如何让计算机自动完成这个任务呢？这里涉及到一些自然语言处理（NLP）的技术，主要包括以下几个步骤：

命名实体识别（NER）：首先，我们需要从文本中识别出哪些词是实体。这可以通过预训练的模型来实现，比如 BERT、RoBERTa 等。这些模型可以识别出人名、地名、组织机构等类型的实体。

from transformers import pipeline

nlp = pipeline("ner", model="dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english")
text = "Yesterday, Tesla CEO Elon Musk announced that the company will build a new Gigafactory in Shanghai."
result = nlp(text)
print(result)

输出结果可能是这样的：

[{'entity': 'B-ORG', 'score': 0.998, 'word': 'Tesla'},
{'entity': 'B-PER', 'score': 0.997, 'word': 'Elon'},
{'entity': 'I-PER', 'score': 0.996, 'word': 'Musk'},
{'entity': 'B-LOC', 'score': 0.995, 'word': 'Shanghai'}]

关系分类：接下来，我们需要确定这些实体之间的关系。这可以通过关系分类模型来实现。常见的做法是将实体对作为输入，预测它们之间的关系类型。例如，给定“埃隆·马斯克”和“特斯拉”，模型可以预测它们之间的关系是“CEO of”。
```
from transformers import pipeline

relation_classifier = pipeline("text-classification", model="facebook/bart-large-mnli")
sentence = "Elon Musk is the CEO of Tesla"
result = relation_classifier(sentence)
print(result)
```
输出结果可能是：
```
[{'label': 'CEO of', 'score': 0.98}]
```

依存句法分析：有时候，关系并不总是显而易见的。为了更好地理解句子的结构，我们可以使用依存句法分析（Dependency Parsing）。它可以帮助我们找到句子中的主语、谓语和宾语，从而推断出实体之间的关系。

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Elon Musk announced that Tesla will build a new factory in Shanghai.")
for token in doc:
   print(f"{token.text} -> {token.dep_} -> {token.head.text}")

输出结果可能是：

Elon -> nsubj -> announced
Musk -> compound -> Elon
announced -> ROOT -> announced
that -> mark -> will
Tesla -> nsubj -> will
will -> ccomp -> announced
build -> xcomp -> will
a -> det -> factory
new -> amod -> factory
factory -> dobj -> build
in -> prep -> build
Shanghai -> pobj -> in

2.3 实体关系抽取的挑战

虽然看起来很简单，但实体关系抽取并不是一件容易的事情。以下是一些常见的挑战：

歧义性：同一个词可能有多种含义。例如，“苹果”既可以指水果，也可以指公司。
长距离依赖：有些关系可能跨越多个句子，甚至整篇文章。例如，文章开头提到的“特斯拉”可能在最后一段才提到它的创始人。
多义词：有些词可能有多个不同的关系。例如，“银行”可以是金融机构，也可以是河岸。

为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进方法，比如使用上下文感知的模型（如 BERT），或者结合外部知识库（如 Wikidata）来增强模型的理解能力。

3. 知识图谱嵌入：将知识转化为向量

3.1 什么是知识图谱嵌入？

实体关系抽取完成后，我们得到了一个包含大量实体和关系的知识图谱。但是，计算机并不能直接理解这些符号化的信息。为了让机器能够更好地处理知识图谱，我们需要将这些实体和关系转换为数值化的表示形式——这就是知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）。

知识图谱嵌入的目标是将每个实体和关系映射到一个多维向量空间中，使得相似的实体或关系在空间中的距离较近，而不相关的实体或关系则距离较远。这样一来，我们就可以通过计算向量之间的相似度来进行推理和查询。

3.2 知识图谱嵌入的方法

目前，最常用的几种知识图谱嵌入方法包括：

TransE：这是最早的知识图谱嵌入模型之一。它的核心思想是将实体和关系都表示为向量，并假设头实体（head entity）、关系（relation）和尾实体（tail entity）之间的关系满足以下公式：

[
h + r approx t
]

其中，( h ) 是头实体的向量，( r ) 是关系的向量，( t ) 是尾实体的向量。也就是说，头实体加上关系的向量应该等于尾实体的向量。通过最小化这个公式的误差，我们可以学习到每个实体和关系的向量表示。
DistMult：与 TransE 不同，DistMult 使用了矩阵乘法来建模三元组（head, relation, tail）。具体来说，它假设实体和关系的向量是低维的，并且关系的向量是一个对角矩阵。这样做的好处是可以更好地处理对称关系。

[
f(h, r, t) = sum_{i=1}^{d} h_i cdot r_i cdot t_i
]
ComplEx：ComplEx 是 DistMult 的扩展版本，它可以处理非对称关系。它通过引入复数向量来建模实体和关系，从而提高了模型的表达能力。
RotatE：RotatE 是一种基于旋转操作的知识图谱嵌入模型。它假设关系可以看作是对头实体向量的旋转操作，使得头实体经过旋转后接近尾实体。这种模型可以很好地处理对称、反向和组合关系。

3.3 知识图谱嵌入的应用

知识图谱嵌入不仅可以用于推理和查询，还可以应用于许多其他领域，比如：

推荐系统：通过将用户、物品和它们之间的交互关系嵌入到同一向量空间中，我们可以根据用户的兴趣推荐相关的产品或内容。
问答系统：知识图谱嵌入可以帮助问答系统更好地理解问题中的实体和关系，从而提供更准确的答案。
链接预测：通过学习已知的实体和关系，我们可以预测未知的关系，或者发现缺失的实体。

4. 总结与展望

今天我们探讨了知识图谱中的两个核心技术：实体关系抽取和知识图谱嵌入。实体关系抽取帮助我们从文本中提取出结构化的知识，而知识图谱嵌入则将这些知识转化为计算机可以理解和处理的形式。这两项技术相辅相成，共同推动了知识图谱的发展。

当然，知识图谱的研究还远远没有结束。未来，我们可以期待更多的创新，比如如何更好地处理多语言知识图谱，如何将知识图谱与深度学习模型结合起来，以及如何在大规模数据上高效地构建和维护知识图谱。

希望今天的讲座能让你对知识图谱有一个全新的认识！如果你有任何问题，欢迎随时提问 😊

参考文献

Nickel, M., Jiang, X., Heisele, B., & Tresp, V. (2016). A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs. Proceedings of the IEEE.
Wang, Z., Zhang, J., Feng, J., & Chen, Z. (2014). Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes. AAAI Conference on Artificial Intelligence.
Trouillon, T., Welbl, J., Riedel, S., Gaussier, É., & Bouchard, G. (2016). Complex Embeddings for Simple Link Prediction. International Conference on Machine Learning.

感谢大家的聆听！如果有任何问题或建议，请随时告诉我。下次再见！👋