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論文標題：Enriching Knowledge Bases with Counting Quantifiers

論文鏈接：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-00671-6_11.pdf

發(fā)表會議：ISWC 2018

論文源碼：https://github.com/paramitamirza/CINEX

摘要

??? 信息抽取通常關(guān)注于抽取可辨識實體之間的關(guān)系，例如 <Monterey, locatedIn,California>。但是，除了說明具體實體之間的關(guān)系，文本中也經(jīng)常含有計數(shù)信息，表明與某個實體有特定關(guān)系的對象的數(shù)量，而未提及具體對象本身，例如“California is divided into 58counties”。這種計數(shù)量詞可用于諸如查詢應(yīng)答，知識庫管理等任務(wù)，但被先前的工作忽略了。本文開發(fā)了第一個完整的從文本中提取計數(shù)信息的系統(tǒng) CINEX，將知識庫中的事實計數(shù)作為訓(xùn)練種子，采用遠程監(jiān)督的方法抽取文本中的計數(shù)信息。實驗表明，在人工評估的 5 個關(guān)系上，CINEX 的平均抽取精度達到了 60%。在大規(guī)模實驗上，對于 Wikidata 的 110 種不同關(guān)系，CINEX 能夠斷言 250 萬事實的存在，比這些關(guān)系現(xiàn)有的 Wikidata 事實多 28％。

概念

????? 本文用SPO形式的計數(shù)語句（Counting Statement）來描述知識庫中的計數(shù)信息，主要關(guān)注對于一個給定的SP對，參數(shù)O的數(shù)量。計數(shù)語句的形式化表示為：，其中，S 是 subject，P 是 predicate，n 是一個自然數(shù)（包括 0）。例如，語句 “President Garfield has 7 children” 將表示成<Garfield, hasChild,?7>。在OWL描述邏輯中，上述語句的形式化描述如下：

方法

??????? CINEX的目標是解決文本中計數(shù)量詞的抽取問題，問題定義如下：

CINEX 將知識庫中已有的事實計數(shù)作為種子，采用遠程監(jiān)督的方法抽取文本中的技術(shù)信息。遠程監(jiān)督作為知識庫信息抽取的主要方法，也是解決本文問題的一種相當自然的方法。不過，用遠程監(jiān)督解決計數(shù)信息抽取，需要解決以下幾點挑戰(zhàn)：

種子質(zhì)量：與通常意義下的 SPO 事實抽取不同，本場景下知識庫的不完備不僅會導(dǎo)致訓(xùn)練種子數(shù)量的減少，還會導(dǎo)致系統(tǒng)地低估實際事實的數(shù)量。例如：知識庫只知道特朗普的 3 個孩子，而實際上特朗普有5個，這會導(dǎo)致系統(tǒng)獎勵“owns three golf resorts”這樣的模式，而懲罰“his five children”。

數(shù)據(jù)的稀疏性：對于很多關(guān)系，文本表達計數(shù)信息的方式相當稀疏且高度傾斜。例如，一般人的children很少被提及；對于音樂家來說，贏得的第一個格萊美獎通常比之后的獲獎更多被提及，因此對“他/她的第一個獎項”的模式會被給予過度的重視。還有，音樂樂隊的成員數(shù)量通常約為 4，這使得很難學(xué)習(xí)到樂隊成員數(shù)量非常大或非常小的模式。

語言多樣性：計數(shù)信息可以用各種語言形式表達，如冠詞（“has a child”），基數(shù)詞（“has five children”），序數(shù)詞（“her third husband”），表數(shù)量的名詞短語（‘twins’，‘quartet’），表存在與否的副詞（‘never’，‘without’）。

CINEX針對上述挑戰(zhàn)給出了對應(yīng)的解決方法：對于挑戰(zhàn) 1，CINEX 通過將數(shù)量的匹配條件放寬到比知識庫事實計數(shù)更高的值，同時將訓(xùn)練種子限制于知識庫中信息更完備的流行實體來處理。對于挑戰(zhàn) 2，CINEX 使用信息熵來度量 numbers，過濾掉不提供信息的 numbers。對于挑戰(zhàn)3，CINEX 通過仔細整合中間結(jié)果來處理。Fig.2 給出了 CINEX 系統(tǒng)的框架，系統(tǒng)將整體任務(wù)分為兩個階段：

（1）計數(shù)量詞的識別

CINEX將其建模為序列標注問題，對每一個句子操作并且針對每一個謂詞P單獨學(xué)習(xí)。首先通過檢測文本中指示計數(shù)信息的術(shù)語（基數(shù)，序數(shù)和數(shù)值項等）預(yù)處理輸入的句子，再用CRF++模型以及bidirectional LSTM-CRF模型為每個感興趣的謂詞P學(xué)習(xí)一個序列標注模型，用于計數(shù)量詞的識別。

（2）計數(shù)量詞的合并

將第一階段識別出的多個表示計數(shù)或者組合信息的中間結(jié)果，合并為對象數(shù)量的單個預(yù)測。整合算法如下：

對需要組合的計數(shù)信息求和，可信度得分設(shè)為被組合信息中最高的值。

選擇每一種計數(shù)信息的預(yù)測結(jié)果。對于基數(shù)詞和數(shù)值項，選擇高于設(shè)定閾值的計數(shù)信息中可信度得分最高的；對于序數(shù)詞，不論可信度得分如何，總是選擇可信度得分最高的。

根據(jù)計數(shù)信息類型排序，根據(jù)如下順序選擇最終結(jié)果。

實例

（1）計數(shù)量詞的識別

給定句子“Jolie brought her twins , one daughter and three adoptedchildren to the gala”，計數(shù)量詞識別階段預(yù)處理以及序列標注的結(jié)果如下：

（2）計數(shù)量詞的合并

給定SP對<AngelinaJolie, hasChild>，計數(shù)量詞的識別結(jié)果如下：

整合算法第1步會合并句子中的計數(shù)信息_0.3和_0.5，將其相加得到_0.5，句子中的計數(shù)信息_0.1和_0.2將相加得到_0.2。第2步_0.5被選為可信度得分最高的基數(shù)詞，_0.8被選為可信度得分最高的數(shù)值項，_0.5被選為排序最高的序數(shù)詞。第3步，根據(jù)排序偏好以及設(shè)置的可信度閾值，基數(shù)詞_0.5或_0.8將被作為最終預(yù)測結(jié)果。

實驗

（1）數(shù)據(jù)集：Wikidata（知識庫），Wikipedia（文本）

（2）實驗結(jié)果

從Table 2. 可知，計數(shù)量詞的識別基于特征的CRF模型效果最好，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型容易過擬合。同時，CINEX-CRF也是在整合和端到端任務(wù)中識別計數(shù)信息性能最佳的系統(tǒng)。

對于各種類型的計數(shù)術(shù)語，由Table 4. 的實驗結(jié)果可知，考慮數(shù)值項和冠詞有利于改善覆蓋率，考慮組合計數(shù)信息以及除基數(shù)詞之外的其它類型術(shù)語，有利于提高準確性和覆蓋率。

對于Wikidata的110種關(guān)系，CINEX抽取了851K計數(shù)量詞事實，斷言了250萬事實的存在，比這些關(guān)系現(xiàn)有的Wikidata事實多了28.3％。

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論文筆記整理：曹二梅，南京大學(xué)碩士生，研究方向為知識圖譜、知識融合。

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總結(jié)

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