Isu pengekstrakan pengetahuan dalam pembinaan graf pengetahuan

Masalah pengekstrakan pengetahuan dalam pembinaan graf pengetahuan memerlukan contoh kod khusus

Dengan kemunculan zaman maklumat, pertumbuhan data telah menunjukkan trend pertumbuhan yang meletup. Ini membawa cabaran kepada pembinaan graf pengetahuan, kerana pengetahuan yang berguna perlu diekstrak dan disusun daripada sejumlah besar data tidak berstruktur. Pengekstrakan pengetahuan ialah pautan penting dalam proses membina graf pengetahuan Ia melibatkan pengekstrakan maklumat seperti entiti, perhubungan dan atribut daripada teks.

Dalam proses pengekstrakan pengetahuan, kaedah yang paling biasa digunakan ialah kaedah berasaskan peraturan dan kaedah berasaskan pembelajaran mesin. Kaedah berasaskan peraturan bergantung pada peraturan yang telah ditetapkan untuk pengekstrakan Kelebihan kaedah ini ialah ia mudah dan mudah difahami dan dilaksanakan, serta sesuai untuk pengekstrakan pengetahuan dalam beberapa bidang tertentu. Walau bagaimanapun, penggubalan peraturan memerlukan penyertaan pakar domain, dan untuk teks yang kompleks dan pelbagai, adalah sukar bagi peraturan untuk merangkumi semua situasi, mengakibatkan penurunan ketepatan pengekstrakan.

Secara relatifnya, kaedah berasaskan pembelajaran mesin adalah lebih fleksibel dan automatik. Kaedah ini mempelajari peraturan untuk mengekstrak pengetahuan daripada teks dengan melatih model. Algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan termasuk kaedah berasaskan statistik (seperti CRF, SVM) dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam (seperti CNN, RNN). Algoritma ini meningkatkan ketepatan dan keteguhan pengekstrakan dengan mempelajari ciri dan corak secara automatik dalam teks.

Di bawah ini kami akan menggunakan contoh kod sebenar untuk menunjukkan cara menggunakan kaedah pembelajaran mesin untuk pengekstrakan pengetahuan. Mari kita ambil pengekstrakan entiti sebagai contoh Katakan kita perlu mengekstrak maklumat entiti seperti nama orang, nama syarikat dan tarikh daripada artikel berita. Pertama, kita perlu menyediakan set latihan, yang mengandungi contoh positif dan contoh negatif merujuk kepada entiti yang telah dilabelkan, dan contoh negatif merujuk kepada bahagian tanpa entiti. Berikut ialah contoh set latihan yang dipermudahkan:

训练集： {sentence: "张三是华为公司的员工", entities: [{"start": 0, "end": 2, "type": "person"}, {"start": 6, "end": 9, "type": "company"}]} {sentence: "今天是2021年10月1日", entities: [{"start": 3, "end": 15, "type": "date"}]}

Seterusnya, kita perlu melatih model menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Di sini kami menggunakan perpustakaan sklearn dan algoritma CRF dalam Python untuk latihan. Berikut ialah kod sampel yang dipermudahkan:

import sklearn_crfsuite # 定义特征函数 def word2features(sentence, i): word = sentence[i] features = { 'word': word, 'is_capitalized': word[0].upper() == word[0], 'is_all_lower': word.lower() == word, # 添加更多的特征 } return features # 提取特征和标签 def extract_features_and_labels(sentences): X = [] y = [] for sentence in sentences: X_sentence = [] y_sentence = [] for i in range(len(sentence['sentence'])): X_sentence.append(word2features(sentence['sentence'], i)) y_sentence.append(sentence['entities'][i].get('type', 'O')) X.append(X_sentence) y.append(y_sentence) return X, y # 准备训练数据 train_sentences = [ {'sentence': ["张三", "是", "华为", "公司", "的", "员工"], 'entities': [{'start': 0, 'end': 2, 'type': 'person'}, {'start': 2, 'end': 4, 'type': 'company'}]}, {'sentence': ["今天", "是", "2021", "年", "10", "月", "1", "日"], 'entities': [{'start': 0, 'end': 8, 'type': 'date'}]} ] X_train, y_train = extract_features_and_labels(train_sentences) # 训练模型 model = sklearn_crfsuite.CRF() model.fit(X_train, y_train) # 预测实体 test_sentence = ["张三", "是", "华为", "公司", "的", "员工"] X_test = [word2features(test_sentence, i) for i in range(len(test_sentence))] y_pred = model.predict_single(X_test) # 打印预测结果 entities = [] for i in range(len(y_pred)): if y_pred[i] != 'O': entities.append({'start': i, 'end': i+1, 'type': y_pred[i]}) print(entities)

Kod sampel di atas menunjukkan cara menggunakan algoritma CRF untuk pengekstrakan entiti, melatih model untuk mempelajari ciri dan corak entiti dalam teks serta meramal dan mencetak keputusan. Sudah tentu, masalah pengekstrakan pengetahuan sebenar mungkin lebih kompleks dan perlu diselaraskan dan dioptimumkan mengikut situasi tertentu.

Ringkasnya, masalah pengekstrakan pengetahuan dalam pembinaan graf pengetahuan adalah pautan penting Ketepatan dan keteguhan pengekstrakan boleh dipertingkatkan melalui kaedah pembelajaran mesin. Dalam aplikasi praktikal, kita boleh memilih algoritma dan teknologi yang sesuai mengikut keperluan dan situasi tertentu, dan membuat pelarasan dan pengoptimuman yang sepadan. Saya harap contoh kod di atas akan membantu pembaca dalam amalan pengekstrakan pengetahuan.

Atas ialah kandungan terperinci Isu pengekstrakan pengetahuan dalam pembinaan graf pengetahuan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!