鐘亮

摘 要：針對(duì)百度百科這一數(shù)據(jù)源，構(gòu)建了化學(xué)知識(shí)圖譜。首先，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與清洗；然后，采用中文分詞、實(shí)體識(shí)別、實(shí)體關(guān)系識(shí)別等技術(shù)對(duì)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法進(jìn)行實(shí)證性研究，可視化實(shí)驗(yàn)所得實(shí)體及實(shí)體關(guān)系，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了相關(guān)評(píng)價(jià)測(cè)試。最后，簡(jiǎn)要闡述了知識(shí)圖譜的應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展優(yōu)勢(shì)。研究結(jié)果表明，實(shí)體關(guān)系識(shí)別的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高。

關(guān)鍵詞：百度百科； 知識(shí)圖譜； 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)； 實(shí)體識(shí)別

DOIDOI：10.11907/rjdk.172205

中圖分類號(hào)：TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)文章編號(hào)：1672-7800（2017）008-0168-03

0 引言

知識(shí)圖譜（Mapping Knowledge Domains）是顯示科學(xué)知識(shí)發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的譜系，具有“圖”、“譜”的雙重性質(zhì)和特征：既是可視化的知識(shí)圖形，又是序列化的知識(shí)譜系[1]。知識(shí)圖譜可以繪制、挖掘、分析和顯示科學(xué)技術(shù)知識(shí)以及它們之間的相互關(guān)系，是在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下產(chǎn)生的一種新型的海量知識(shí)管理與服務(wù)模式[2]。其研究目標(biāo)是借助現(xiàn)代技術(shù)與理論使知識(shí)可視化，讓人們更加方便、準(zhǔn)確地獲取知識(shí)。知識(shí)圖譜作為知識(shí)的載體，能用圖形化的方式將人們不易理解的信息形象地表示出來(lái)[3]，通過(guò)內(nèi)容分析、引文分析、自然語(yǔ)言處理等方法和可視化的方式顯示知識(shí)結(jié)構(gòu)及其相互關(guān)系，既符合人類的認(rèn)知習(xí)慣，又充分利用了現(xiàn)代信息技術(shù)；使用戶既能快速獲取知識(shí)及其之間的邏輯關(guān)系，又能從海量文獻(xiàn)中把握關(guān)鍵的知識(shí)點(diǎn)[4]，還能從豐富的網(wǎng)絡(luò)知識(shí)庫(kù)中提取更多有效的知識(shí)進(jìn)行關(guān)系補(bǔ)充，從而更好地把握學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)中用戶生成內(nèi)容和幵放鏈接數(shù)據(jù)等大量RDF數(shù)據(jù)被發(fā)布，互聯(lián)網(wǎng)逐步從僅包含網(wǎng)頁(yè)與網(wǎng)頁(yè)之間超鏈接的文檔萬(wàn)維網(wǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)榘罅棵枋龈鞣N實(shí)體和實(shí)體之間豐富關(guān)系的數(shù)據(jù)萬(wàn)維網(wǎng)。在此背景下，Google公司于2012年推出了Google Knowledge Graph[5]，其初衷是用于改善搜索結(jié)果。緊隨其后，國(guó)內(nèi)外的其它互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎公司也紛紛構(gòu)建了自己的知識(shí)圖譜，例如微軟的Probase[6]、搜狗的“知立方”、百度的“知心”、清華大學(xué)構(gòu)建的XLore[7]、上海交通大學(xué)構(gòu)建的Zhishi.me[8]和復(fù)旦大學(xué)GDM實(shí)驗(yàn)室的“知識(shí)工場(chǎng)”等。

1 數(shù)據(jù)源分析

研究通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)對(duì)百度百科中與“化學(xué)”主題相關(guān)的詞條信息進(jìn)行抓取，為知識(shí)抽取模塊產(chǎn)生原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在進(jìn)行爬蟲(chóng)抓取和知識(shí)抽取時(shí)應(yīng)注意：百度百科中的基本單元為文章，一篇文章（消歧頁(yè)面除外）對(duì)應(yīng)一個(gè)實(shí)體，文章的標(biāo)題（title，即詞條名）通常為對(duì)應(yīng)實(shí)體的名稱；信息模塊以表格的形式存在，用于表述文章對(duì)應(yīng)實(shí)體的屬性；百度百科中存在重定向機(jī)制，用于當(dāng)用戶以不同的檢索條件檢索到同一篇文章時(shí)的定位；當(dāng)檢索條件蘊(yùn)含多種意義時(shí)進(jìn)行所有意義的列舉。

數(shù)據(jù)采集方式是運(yùn)用Java語(yǔ)言，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的方式進(jìn)行的。其爬蟲(chóng)抓取策略為：多線程、深度優(yōu)先遍歷、廣度優(yōu)先遍歷、反向連接數(shù)等策略，爬蟲(chóng)處理流程如圖1所示。

利用該爬蟲(chóng)程序構(gòu)建了以“化學(xué)”這一關(guān)鍵詞為主題的百度百科數(shù)據(jù)集，并采用人工剔除的方式輔助篩選出了5 631個(gè)詞條信息（包括詞條名、詞條內(nèi)容與URL），其爬蟲(chóng)程序入口如圖2所示。

2 知識(shí)圖譜構(gòu)建

在知識(shí)圖譜構(gòu)建過(guò)程中，最重要的3個(gè)環(huán)節(jié)就是抽取知識(shí)實(shí)體、識(shí)別知識(shí)實(shí)體間關(guān)系與繪制知識(shí)圖譜。其中尤以知識(shí)實(shí)體抽取和知識(shí)實(shí)體間關(guān)系的識(shí)別最為關(guān)鍵。將知識(shí)單元抽取、知識(shí)間關(guān)系的識(shí)別映射為實(shí)體識(shí)別和實(shí)體關(guān)系識(shí)別后，就可以得到知識(shí)圖譜構(gòu)建流程，如圖3所示。

2.1 分詞

實(shí)驗(yàn)研究選擇R語(yǔ)言環(huán)境下的Rwordseg包進(jìn)行分詞。其中Rwordseg包是基于中科院的ICTCLAS中文分詞分析算法編寫(xiě)而成的，可以實(shí)現(xiàn)中文分詞、關(guān)鍵詞提取、多級(jí)詞性標(biāo)注等功能，還可以導(dǎo)入自定義詞典進(jìn)行輔助分詞。分詞結(jié)果示例如圖4所示。

2.2 知識(shí)實(shí)體識(shí)別

在知識(shí)實(shí)體識(shí)別之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（包括語(yǔ)料的清洗、每個(gè)詞的上下文窗口詞提取、去除沒(méi)有實(shí)際意義的詞等），并進(jìn)行特征選擇（包括詞特征、詞性特征、詞典特征、上下文窗口特征、每個(gè)詞對(duì)應(yīng)的TF-IDF值等），構(gòu)建相應(yīng)的特征向量。

特征選擇過(guò)程中采用Python實(shí)現(xiàn)TF-IDF算法，其核心代碼如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

將得到的詞語(yǔ)轉(zhuǎn)換為詞頻矩陣：

freWord = CountVectorizer（）

統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語(yǔ)的tf-idf權(quán)值：

transformer = TfidfTransformer（）

計(jì)算出tf-idf（第一個(gè)fit_transform），并將其轉(zhuǎn)換為tf-idf矩陣（第二個(gè)fit_transformer）：

tfidf = transformer.fit_transform（freWord.fit_transform（data））

獲取詞袋模型中的所有詞語(yǔ)：

word = freWord.get_feature_names（）

得到權(quán)重：

weight = tfidf.toarray（）

2.3 實(shí)體關(guān)系識(shí)別

在知識(shí)實(shí)體識(shí)別之后，可以利用已識(shí)別的實(shí)體進(jìn)行實(shí)體間關(guān)系的識(shí)別。為了確保實(shí)體關(guān)系識(shí)別過(guò)程中所輸入信息的準(zhǔn)確性，仍需對(duì)實(shí)體識(shí)別結(jié)果進(jìn)行預(yù)處理（包括實(shí)體對(duì)提取與實(shí)體對(duì)標(biāo)注），最后針對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇（包括實(shí)體特征、實(shí)體類型特征、實(shí)體相對(duì)位置特征、實(shí)體間距離特征、上下文窗口特征等）。endprint

2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，實(shí)驗(yàn)運(yùn)用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（ANN）對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，實(shí)驗(yàn)評(píng)估納入3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別是準(zhǔn)確率、召回率與F-值，其計(jì)算公式如下：

準(zhǔn)確率=正確識(shí)別的實(shí)體數(shù)（正確識(shí)別的實(shí)體關(guān)系數(shù)）識(shí)別出的實(shí)體總數(shù)（識(shí)別出的實(shí)體關(guān)系總數(shù)）×100%（1）

召回率=正確識(shí)別的實(shí)體數(shù)（正確識(shí)別的實(shí)體關(guān)系數(shù)）實(shí)際實(shí)體總數(shù)（實(shí)際實(shí)體關(guān)系總數(shù)）×100%（2）

F=2×準(zhǔn)確率×召回率準(zhǔn)確率+召回率×100%（3）

分析結(jié)果見(jiàn)表1。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果結(jié)果表明，實(shí)驗(yàn)對(duì)知識(shí)實(shí)體識(shí)別和實(shí)體關(guān)系識(shí)別效果有所不同，在知識(shí)實(shí)體判別中，F(xiàn)-值只有74.9%，而對(duì)于實(shí)體關(guān)系的判別，F(xiàn)-值達(dá)到了82.4%。從實(shí)驗(yàn)具體過(guò)程來(lái)看，主要有以下兩個(gè)原因：

①實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練樣本較小。研究只篩選出5 631個(gè)實(shí)體參與樣本訓(xùn)練，影響了實(shí)驗(yàn)的實(shí)際效果。

②特征選擇粒度存在問(wèn)題。此次實(shí)驗(yàn)在對(duì)特征進(jìn)行選擇時(shí)，把詞作為特征提取單元，其目的是為了使上下文窗口涵蓋更多的信息。詞與單個(gè)字符比較而言，雖然包含的信息較多，但是粒度也相對(duì)較粗，在分析過(guò)程中可能會(huì)丟失一些比較重要的字符集信息。

2.5 知識(shí)圖譜繪制

實(shí)驗(yàn)獲得的實(shí)體和實(shí)體關(guān)系可用來(lái)繪制知識(shí)圖譜的知識(shí)單元和知識(shí)單元間的關(guān)系。研究采用NLPIR實(shí)體抽取系統(tǒng)中基于角色標(biāo)注的實(shí)體抽取方法對(duì)實(shí)體進(jìn)行抽取，并運(yùn)用基于POS-CBOW的Word2vec語(yǔ)義擴(kuò)展模型對(duì)實(shí)體關(guān)系進(jìn)行抽取，知識(shí)單元與知識(shí)單元關(guān)系抽取示例如圖5所示。

3 結(jié)語(yǔ)

研究構(gòu)建了面向百度百科的化學(xué)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，具體構(gòu)建過(guò)程包括知識(shí)實(shí)體抽取、實(shí)體間關(guān)系抽取和繪制知識(shí)圖譜3個(gè)步驟。

知識(shí)圖譜為互聯(lián)網(wǎng)上海量、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)的大數(shù)據(jù)表達(dá)、組織、管理以及利用提供了一種更為有效的方式，使得網(wǎng)絡(luò)的智能化水平更高，更加接近于人類的認(rèn)知思維。目前，知識(shí)圖譜已在智能搜索、深度問(wèn)答、社交網(wǎng)絡(luò)以及一些垂直行業(yè)中有所應(yīng)用[9]。但大規(guī)模知識(shí)圖譜的應(yīng)用場(chǎng)景和方式還比較有限，許多領(lǐng)域的應(yīng)用也只是處于初級(jí)階段，具有很大的可擴(kuò)展空間。人們?cè)谕诰蛐枨?、探索知識(shí)圖譜的應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，應(yīng)充分考慮知識(shí)圖譜的以下優(yōu)勢(shì)：①對(duì)海量、動(dòng)態(tài)、異構(gòu)的半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的有效組織和表達(dá)能力；②借助強(qiáng)大知識(shí)庫(kù)進(jìn)行深度知識(shí)推理的能力；③與類腦科學(xué)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域相結(jié)合，逐步擴(kuò)展人類認(rèn)知能力。

在熟練掌握知識(shí)圖譜相關(guān)理論與技術(shù)的基礎(chǔ)上，敏銳感知人們的需求，可以為大規(guī)模知識(shí)圖譜的應(yīng)用找到更寬廣的道路。

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