Package: relext
RelExtRelExt: Text Relation Extraction toolkit. 文本关系抽取工具。GuideQuestionSolutionFeatureInstallUsageDatasetContactCiteReferenceQuestion文本关系抽取咋做？Solution文本关系抽取结果为三元组（triple），是一种图数据结构，知识图谱的最小单元，表示两个节点及它们之间的关系，即node1，edge，node2。语言学上，提取句子主干，如"姚明是李秋平的徒弟"主干为（姚明，徒弟，李秋平），形式化表示为（主语，谓语，宾语），也称为SPO（subject，predicate，object）三元组，还有主谓宾（SVO）三元组（姚明，是，徒弟），均是三元组。不同结构化程度的文本，关系抽取(三元组抽取)方法不一样：结构化文本：映射规则即可转化为三元组，相对简单，业务依赖强。此处不展开讨论。非结构化文本：关系抽取包括两个子任务，实体识别，实体关系分类。三元组抽取模型分为以下两类，pipeline模型：先基于序列标注模型识别文本的实体，再用分类器识别实体间的关系。优点：各模型单独训练，模型准确率高，需要训练样本少，
适合冷启动；缺点：误差传递，实体识别错误会传递到关系抽取过程中，模型分开训练未充分利用实体信息。联合（joint）模型：实体识别模型和实体关系分类模型整合到一个模型，共享底层特征、二者损失值联合训练。优点：误差传递小，模型推理快；
缺点：需要大量训练样本，模型复杂，当前英文公共数据集准确率64%左右。语言学方法依据语言学的句法依存分析，语义角色分析，实体和核心词分析，抽取文本的实体关系，得到实体关系三元组。基于HanLP的srl语义角色标注分析，抽取句子中的（核心）谓词，施事者，受事者，确定为三元组基于HanLP的dep句法依存分析，抽取主谓宾三元组基于HanLP的ner实体识别，抽取文章实体词基于TextRank图模型抽取文章核心关键词基于文章TF词频抽取高频词Pipeline方法实体抽取: 从一个句子中识别出实体词（entity），判断两个实体词是否有关系。参考NER识别任务NER-models实体关系分类: 判断句子中两个entity是哪种关系，属于多分类问题。主要是解决实体关系分类问题，本质是文本分类问题，网络结构的设计更多是考虑句子中哪些部分对relation label有更大贡献，大体思想如下：基于Selective Attention引入Attention机制，利用Attention权重对不同bag（数据中包含两个entity的所有句子称为一个Bag）内的句子赋予不同的权重，这样既可以过滤噪声，也可以充分利用信息。基于Memory Network做关系抽取，考虑句子中不同词对relation label的影响程度不同，以及relation label之间的依赖关系。基于Bert模型先做实体识别，然后做实体对关系分类，此处NER识别准确率大概90%左右，还会出现大量无意义实体对，再做存在关系识别，并抽取实体subject和object。Joint方法实体识别与实体关系分类一起做的融合模型：Seq2Seq ModelTransformerT5(UIE)Feature语言学方法依存句法的三元组抽取对句子粗粒度分词，依次对句中各词生成一个该词的依存句法的儿子节点（node），存储节点关系和对应儿子词的位置；对每个词生成一个该词的父子数组的依存结构，主要是记录该词的词性、父节点的词性以及他们之间的关系；循环每个词，找到具有动宾关系，并进行提取主谓宾三元组；过滤，对于提取的主谓宾词，需要在里面寻找具有相关依存结构的词，剔除不需要的词。语义角色标注的三元组抽取利用HanLP的语义角色标注（srl）对句子进行标注，统计是否存在施事者，谓词，受事者结构，存在则抽取三元组，否则换依存句法进行抽取。Pipeline方法Bert模型一般事先给定schema，在指定的subject、predicate、object范围内识别句子的三元组。对文本的所有实体词抽取出来，然后确定句子中存在哪些实体关系，基于Bert多分类模型识别命中的关系概率（各关系互不冲突，使用sigmoid）；关系元素抽取，枚举第一步预测的每个属性，从句子中标注subject和object，基于Bert的CRF模型输出BIO序列标注预测结果。Joint方法Seq2Seq模型样本：人工标注样本[Baidu Information Extraction](#Baidu Information Extraction)SAOKE数据集，样本量4.6万，人工评估准确率89.5%，召回率92.2%，模型：训练Seq2Seq的端到端模型Logician,效果：评估训练的Logician模型，在开放域信息抽取，包括动词介词，名词性短语，描述性短语和上下位关系抽取，paper效果F1：0.431。Install本项目基于 Python 3.6+.安装：pip install paddlepaddle-gpu # pip install paddlepaddle  for cpu
pip install relextorpip install paddlepaddle-gpu # pip install paddlepaddle  for cpu
git clone https://github.com/shibing624/relext.git
cd relext
pip install --no-deps .Usage语言学方法实体关系抽取结果是得到三元组（triple）。示例base_demo.pyimportsyssys.path.append('..')fromrelextimportRelationExtractarticle="""咸阳市公安局在解放路街角捣毁一传销窝点，韩立明抓住主犯姚丽丽立下二等功。彩虹分局西区派出所民警全员出动查处有功。"""m=RelationExtract()triples=m.extract(article)print(triples)output:{
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'ner_keyword': [['姚丽丽', '', '窝点'], ['韩立明', '', '捣毁'], ['韩立明', '', '窝点'], ['咸阳市公安局', '', '窝点'], ['姚丽丽', '', '韩立明'], ['咸阳市公安局', '', '街角'], ['姚丽丽', '', '捣毁'], ['解放路', '', '街角'], ['咸阳市公安局', '', '韩立明'], ['韩立明', '', '街角'], ['解放路', '', '抓住'], ['姚丽丽', '', '传销'], ['解放路', '', '窝点'], ['姚丽丽', '', '街角'], ['咸阳市公安局', '', '传销'], ['姚丽丽', '', '抓住'], ['解放路', '', '捣毁'], ['咸阳市公安局', '', '抓住'], ['咸阳市公安局', '', '捣毁'], ['韩立明', '', '传销'], ['韩立明', '', '抓住'], ['解放路', '', '韩立明'], ['解放路', '', '传销']],
'svo': [['咸阳市公安局', '捣毁', '窝点'], ['韩立明', '抓住', '姚丽丽']],
'event': [['韩立明', '抓住', '主犯姚丽丽'], ['韩立明', '立', '二等功']]}PS:event: 施事者，谓语主词，受事者三元组svo: 主谓宾三元组keyword: 关键词freq: 高频词ner: 实体词coexist: 实体共现词ner_keyword: 实体与关键词的关联词深度模型方法基于深度模型及标注样本训练模型，抽取文本实体间的关系。示例deepmodel_demo.pyimportsyssys.path.append('..')fromrelextimportRelationExtractarticle="""咸阳市公安局在解放路街角捣毁一传销窝点，韩立明抓住主犯姚丽丽立下二等功。彩虹分局西区派出所民警全员出动查处有功。"""m=RelationExtract(model_path='')triples=m.extract(article)print(triples)示例效果示例article_triples_demo.py雷洋嫖娼事件南京胖哥事件DatasetSemEval 2010 Task 8 数据集数据样例：The <e1>microphone</e1> converts sound into an electrical <e2>signal</e2>.
Cause-Effect(e1,e2)
Comment:格式：每个case有三行，第一行是sentence，第二行是两个entity的relation，第三行是备注。Baidu Information Extraction 数据集官方下载地址：Information Extraction数据样例：{
  "natural": "唐娜·凯伦（Donna Karan）出生于纽约长岛，对纽约这个世界大都会有着一份特殊的感悟。",
  "logic": [
    {
      "subject": "唐娜·凯伦",
      "predicate": "出生于",
      "object": [
        "长岛",
        ...
      ]
    },
    {
      "subject": "长岛",
      "predicate": "IN",
      "object": [
        "纽约",
        ...
      ]
    },
    ...
  ]
}ContactIssue(建议)：邮件我：xuming:xuming624@qq.com微信我：
加我微信号：xuming624, 备注：个人名称-NLP进NLP交流群。Cite如果你在研究中使用了relext，请按如下格式引用：@software{relext,
  author ={Xu Ming},
  title ={relext: A Tool for Relation Extraction from Text},
  year ={2021},
  url ={https://github.com/shibing624/relext},}License授权协议为The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加relext的链接和授权协议。Contribute项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：在tests添加相应的单元测试使用python -m pytest来运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的之后即可提交PR。ReferenceLin,(2016). Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances.ACLFeng,(2017). Effective Deep Memory Networks for Distant Supervised Relation Extraction. IJCAIBaidu,(2019). Logician: A Unified End-to-End Neural Approach for Open-Domain Information ExtractionAlexander Schutz,(2005). RelExt- A Tool for Relation Extraction from Text in Ontology ExtensionTextGrapherpytorch-relation-extractionInformation-Extraction-ChineseEntity-Relation-Extraction2019语言与智能技术竞赛