這個世界充斥著無數的結構化數據（wiki）和非結構化數據（web），然而，如何將兩者有效地集成仍然是個非常困難的問題。

作者丨Nicolas

單位丨追一科技AI Lab研究員

研究方向丨信息抽取、機器閱讀理解

本文介紹實體鏈接（Entity Linking）這一技術方向，會先從最基礎的概念講起，然后對 EL 中的三個主要模塊做一個清晰的梳理。在此基礎上，選取三篇比較有代表性的論文，詳述其中的核心方法和思想。

EL入門

1. 任務定義?

實體鏈接，就是把文本中的 mention 鏈接到 KG 里的 entity 的任務。如下圖所示 [1]：

▲?Entity Linking示意圖

有些讀者可能對知識圖譜的概念不甚了解，這邊先解釋一下圖譜里常用的一些概念。?

Knowledge Graph（知識圖譜）：一種語義網絡，旨在描述客觀世界的概念實體及其之間的關系，有時也稱為 Knowledge Base（知識庫）。?

• 圖譜由三元組構成：<實體1，關系，實體2> 或者 <實體，屬性，屬性值>；?

• 例如：<姚明，plays-in，NBA>、<姚明，身高，2.29m>；?

• 常見的KB有：Wikidata、DBpedia、YOGO。?

Entity（實體）：實體是知識圖譜的基本單元，也是文本中承載信息的重要語言單位。?

Mention（提及）：自然文本中表達實體的語言片段。?

回過頭再看，上面的這個圖中，“喬丹”、“美國”、“NBA”這些藍色的片段都是 mention，其箭頭所指的“塊塊”就是它們在圖譜里對應的 entity。?

2. 幾個應用?

EL 有什么用呢？一般有 KB 的地方就離不開 EL。以下是 EL 的幾個應用 [2]：?

Question Answering：EL 是 KBQA 的剛需，linking 到實體之后才能查詢圖數據庫；?

Content Analysis：輿情分析、內容推薦、閱讀增強；?

Information Retrieval：基于語義實體的搜索引擎，google 搜索一些實體，右側會出現 wikipedia 頁面；?

Knowledge Base population：擴充知識庫，更新實體和關系。?

3. Taxonomy

▲?Taxonomy

大體來說，EL 的工作可以分為兩類 [3]：

End-to-End：先從文本中提取到實體 mention（即 NER），對應到候選實體，然后將提取到的 entities 消除歧義，映射到給定的 KB 中。?

Linking-Only：與第一種方法對比，跳過了第一步。該方法直接將 text 和 mention 作為輸入，找到候選實體并消除歧義，映射到給定的 K B中。?

由于端到端的工作比較少，且 NER 也沒太多可講的。本文著重介紹 Linking-Only 的相關技術方向和工作。

EL的三大模塊

EL 的工作非常有挑戰性，主要有兩個原因：?

1. Mention Variations：同一實體有不同的 mention。（<科比>：小飛俠、黑曼巴、科鐵、蝸殼、老科）?

2. Entity Ambiguity：同一 mention 對應不同的實體。（“蘋果”：中關村蘋果不錯；山西蘋果不錯）?

針對上述兩個問題，一般會用 Candidate Entity Generation (CEG) 和 Entity Disambiguation (ED) 兩個模塊 [2] 來分別解決：?

1. Candidate Entity Generation：從 mention 出發，找到 KB 中所有可能的實體，組成候選實體集（candidate entities）；?

2. Entity Disambiguation：從 candidate entities 中，選擇最可能的實體作為預測實體。?

下面我們來講講這兩個模塊里都有些啥東西。其中，CEG 的方法都比較樸素，沒什么可講的，筆者會把重點放在 ED 上。?

1. Candidate Entity Generation (CEG)?

最重要的方法：Name Dictionary ( {mention: entity} )?

哪些別名：首字母縮寫、模糊匹配、昵稱、拼寫錯誤等。?

構建方法：?

• Wikipedia (Redirect pages, Disambiguation pages, Hyperlinks)；?

• 基于搜索引擎：調 google api，搜 mention。若前 m 個有 wiki entity，建立 map；?

• Heuristic Methods；?

• 人工標注、用戶日志。?

CEG 這部分，最主流也最有效的方法就是 Name Dictionary，說白了就是配別名。雖然 CEG 很樸素，但作為 EL 任務中的第一道門檻，其重要性不言而喻。對于每一個 entity，緊湊而充分地配置別名，才能保證生成的 candidate entites 沒有遺漏掉 ground truth entity。?

具體的，要配置哪些別名，要用什么構建方法，往往取決于 EL 的使用場景。比如做百科問答或是通用文本的閱讀增強，就很依賴于 wikipedia 和搜索引擎；但如果是某個具體的行業領域，就需要通過一些啟發式的方法、用戶日志、網頁爬取，甚至人工標注的方法來構建 Name Dictionary。?

2. Entity Disambiguation (ED) (手動劃重點)?

Features:?

• Context-Independent Features:

• • LinkCount:?#(m->e)，知識庫中某個提及 m 指向實體 e 的次數；?

  • Entity Attributes: Popularity, Type；?

• Context-Dependent Features:

• • Textual Context: BOW, Concept Vector?

  • Coherence Between Entities: WLM, PMI, Jaccard Distance?

實體消歧時，不同場景的特征選取是非常重要的。總的來說，實體消歧的特征分為，context 獨立和 context 不獨立的。?

特征里，獨立的有：mention 到實體的 LinkCount、實體自身的一些屬性（比如熱度、類型等等）。其中，LinkCount 作為一個先驗知識，在消歧時，往往很有用，比如當我們在問“姚明有多高？”時，大概率都是在問<籃球運動員姚明>，而不是其他不為人知的“姚明”。

雖然 context 中完全沒有包含籃球運動員這一信息，但大多數情況下，根據“姚明”到<籃球運動員姚明>的 LinkCount 最高，選其作為實體進行查詢，都會是一個不錯的答案。?

不獨立的有：文本的 context、實體間的 coherence（一致性）。這部分，可深入挖掘的東西比較多，文本 context 可以用一些深度學習的方法去深度理解文本的語義，從而實現消歧；實體間的一致性更加有趣，由于文本包含的所有的 mention 都沒有確定，所以全局地進行 entities 的消歧實際上是一個 NP-hard 的問題。因此，如何更加快速有效地利用一致性特征，是一個非常有趣的方向。?

基于這些常用的特征，消歧的方法可以大致分為以下幾種：?

Learning to Rank Methods: Point-wise、Pair-wise、List-wise。由于 ED 任務 ground truth 只有一個實體，一般都是用 point-wise 來做。輸入是文本的 context、mention、某個 entity 的一些 attributes，輸出 mention 指向該 entity 的置信度，以此 rank，選出最可信的 entity；?

Probabilistic Methods:?Incorporate heterogeneous knowledge into a probabilistic model。結合不同信息，得到條件概率 P(e|m,c)，其中 c 是輸入文本，e 為實體， m 是 mention。比如用歸一化的 LinkCount 信息，作為先驗概率 P(e|m)；?

Graph-Based Approaches: maximize coherene between entities。利用圖特征（entity embedding、relation），在消歧時，考慮全局消歧后實體的一致性；?

一般來說，現在的 ED 工作都會綜合以上的方法來設計，后面我們會具體介紹幾篇近期的論文，大家可以對照這三類方法看看。?

3. 還有個小問題：Unlinkable Mention Prediction?

除了上面的兩大模塊，還有一個小問題，就是如何拒識掉未知實體，畢竟你不可能建立一個能窮舉萬物的 KB。這就涉及到 Unlinkable Mention Prediction，不是很復雜，一般就三種做法：?

NIL Threshold:?通過一個置信度的閾值來卡一下；?

Binary Classification: 訓練一個二分類的模型，判斷 Top-rankeded Entity 是否真的是文中的 mention 想要表達的實體；?

Rank with NIL: 在 rank 的時候，在候選實體中加入 NIL Entity。?

一般就閾值卡一下就好了，不是太大的問題。但如果具體的場景是做 KB Population 且實體還不是很全的時候，就需要重點關注一下了。

EL的近期工作

為了讓讀者能更清楚地了解 EL，筆者在這里選取了三篇近兩年出的，比較有代表性的工作 [4] [5] [6]，給大家具體講講：?

1. Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention. (Ganea and Hofmann, 2017, EMNLP)?

2. Improving entity linking by modeling latent relations between mentions. (Le et al., 2018, ACL)?

3. DeepType: multilingual entity linking by neural type system evolution. (Raiman et al., 2018, AAAI)?

1. Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention?

早期的 EL 工作都非常依賴 manually-designed 的特征，這篇文章是 EL 領域第一篇不依賴特征工程，用深度學習來學習基礎特征的工作。主要的創新點和關鍵部件有三個：?

• Entity Embeddings: 用到了知識庫里實體的 embedding；?

• Context Attention: 用 attention 機制來獲得 context 的表征；?

• Collective Disambiguation: 考慮實體間的 coherence，聯合消歧。

給定文本 D，其中有一堆 mention?。?對應的實體為?，對應的 context 為?，對應的候選實體集為?。文章提出了兩種模型：Local model、Global model。local 只考慮 mention 的 context；global 還需要考慮實體間的一致性，聯合消歧。

Local model:?令??為local score function，local model 要解決的問題即：?

Global model:?除了 context，還考慮實體間的 coherence（為了簡化，只考慮兩元一致性）。令??為實體之間的 pair-wise coherence score function，，全局搜索：

Local and pair-wise score function 的計算方法如下：

其中，??是實體??的 embedding，?是對角矩陣。?是在上下文 上取 attention 后的表征，具體的 attention 計算如下圖所示：

▲?Local Model里的Attention機制

這里是用 candidate entity embeddings 做 key，context word embeddings 做 value，得到 score matrix 之后，按列取 max，如果某個 word 的 score 較高表示這個 word 至少和一個 entity 相關度高。為了去除 stop words 的影響，作者只取了 top R 的 score，剩下的置為負無窮。?

得到 score 后，還會結合 m 到 e 的 LinkCount 先驗概率，計算出最終各個實體的概率。該工作在 AIDA 數據集上取得了 SOTA ( local: 88.8、global: 92.22)。?

2. Improving entity linking by modeling latent relations between mentions?

上一篇論文開創性地在 EL 中引入 entity embedding 作為信息，很自然的，我們會思考一個問題，KB 中還有別的可利用的信息嗎？參考本文一開始的那張圖片，“喬丹”、“美國”、“Nike”這些實體之間還有著“公民”、“贊助商”等關系信息，顯然，若加以利用，一定能成大器。?

于是 Le et al. 在 Ganea and Hofmann 工作的基礎上，增加了隱關系信息。假定圖譜中有 K 個關系，令??之間為關系 k 的置信度為?，上文中的 pair-wise coherence score function 可以寫成：

其中，?都是用來表示關系 k 的對角矩陣（類似于關系 k 的 embedding），??為歸一化因子，?為將??映射到 的函數。這樣一來，我們就隱式地添加了關系 k，豐富了計算全局實體一致性時所參考的信息。?

看起來很 fancy！但是有一個問題，這個歸一化因子我們要咋算呢？作者提供了兩種思路：?

1. Rel-norm:?Relation-wise normalization。就是以關系 k 維度來 norm；?

2. Ment-norm: Mention-wise Normalization。就是以實體 j 維度來 norm。

▲?兩種norm方式的示意圖

看一下上面這張圖，就很清晰了。該工作在 AIDA 數據集上得到了新的 SOTA (global: 93.07)。?

3. DeepType: multilingual entity linking by neural type system evolution?

前兩篇論文都是在聯合消歧的這個角度，做了一定的工作。DeepType 這篇文章則另辟蹊徑，從優化知識庫的 type 系統來做。文章很重要的一個觀點是：當我們能預測出實體 mention 的 type，消歧這個任務就做的差不多了。EL 系統主要分成三個模塊：

1. Type System: 一組正交的 type 軸和一個 type 標注函數；

?

• type 軸：一組互斥的 type 集合 A (e.g. {IsHuman} ∩ {IsPlant} = {})?

• type 標注函數：

• 舉個例子，假定一個包含兩個軸 {IsA, Topic} 的 type 系統，<追一科技>對應的就是 {公司，人工智能}?

2. Type Classifier:?給定 mention 和 text，輸出 mention 對應實體的 type；?

3. Entity Prediction Model:?給定 mention、text 和候選實體，預測概率最高的實體（文中直接用的 LinkCount）。

很顯然，這三個模塊的核心點在于 Type System 的構建。由于 Entity Prediction Model 是直接用的 LinkCount，實際上整個 EL 系統就只有兩組參數，一組是 Type System 的離散參數 A，一組是 Type Classifier 的連續參數 θ。給定 text 及其所含的 mention：

其中??為 ground truth 的實體，?為候選實體集，令??為 EL 系統的消歧準確率，則我們的問題可以定義為：

其中：

這個 entity score 可以看成是給定 m 后，EL 系統給出的置信度，后面會給具體公式。?

同步優化兩組參數很耗時，因此文章分成 Type System 和 Type Classfier 兩個部分獨立優化。

a. Discrete Optimization of Type System：?

為了避免同時訓練 Type System 和 Type Classifier，我們得先固定 classifier，然后優化 Proxy Objective?，這里我們假設兩個 classifier model 的極端：?

1. Oracle（極端優秀）：假設 Type Classifier 開了天眼，不管 A 咋變，都能預測對 mention 的 type，然后從該 type 對應的候選實體集的子集中選 LinkCount 最高的，令：

2. Greedy（極端蠢）：不預測 type，直接從候選實體集中選 linkcount 最高的。

最簡單的思路直接??其實就完事了，但是我們要考慮到真正的 classifier 并沒有開天眼，假設 classifier 的 Learnability（學習能力）是 l(A)，那么更合理的目標函數應該是：

但是怎么才能不依賴 A 去計算學習能力呢，如果是用 softmax 多分類，那就糟了，每換一次 A，就得重新訓練一個 classifier。因此作者巧妙的用二元分類器代替了多分類，令：

這樣就只需要最開始計算一次就好了，如下圖所示：

▲?a為訓練type系統時的classifier，b為后面真正用的classifier

b. Type Classifier?

就按照上圖 b 優化就是了，沒什么可說的。?

c. Inference?

在訓練完 Type System 和 Type Classifier 之后，我們就可以計算我們上面說的 EntityScore 了：

其中??是 k 個 type 組成 type 軸，α,β∈(0,1)?是 smoothing 系數。最終在 AIDA 數據集上取得了新的 SOTA（94.88）。

4. 三篇論文效果對比和思考

前兩篇都是聯合消歧的，而 DeepType 其實是個 Local 模型。這么看來，如果考慮聯合消歧的話，應該還會有提升。

總結

Entity Linking 其實算是個很復雜的技術領域，因為優化過程中，不僅要考慮 text 的文本信息、KB 的信息、消歧后的一致性，還需要根據具體的業務場景采用不同的方案，同時也不能為了效果去暴力搜索 NP-hard 的離散優化問題。在具體實施的過程中不可能面面俱到，需要一定程度的 trade-off。總結起來，四大特征：LinkCount、Context、Attributes、Coherence。方法千千萬，大家靈活運用。

Appendices

數據集：

1. Knowledge Base：Wikipedia, YAGO, DBpedia, Freebase；?

2. EL 監督數據：?

• 中文：

  https://www.biendata.com/competition/ccks_2019_el/data/

• 英文：

• • TAC KBP 2010 EL:?

    https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2019T02

  • AIDA CoNLL-YAGO:?

    https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/databases-and-information-systems/research/yago-naga/aida/downloads/

一個不錯的多因子消歧總結：

https://cloud.tencent.com/developer/article/1491361?

ccks實體鏈接第一名方案：

https://github.com/panchunguang/ccks_baidu_entity_link?

DeepType原作博客（有一些可玩的插件）：

https://openai.com/blog/discovering-types-for-entity-disambiguation/

References

[1]?韓先培，實體鏈接：從文本到概念：

https://docs.huihoo.com/infoq/baidu-salon51-entity-links.pdf?

[2] Wei Shen, Jiawei Han: Entity Linking with a Knowledge Base: Issues, Techniques, and Solutions.?

http://dbgroup.cs.tsinghua.edu.cn/wangjy/papers/TKDE14-entitylinking.pdf?

[3] Sebastian Ruder: NLP Progress of Entity Linking.?

https://github.com/sebastianruder/NLP-progress/blob/master/english/entity_linking.md?

[4] Ganea and Hofmann, 2017, EMNLP: Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention.?

https://arxiv.org/abs/1704.04920Deep?

[5] Le et al., 2018, ACL: Improving entity linking by modeling latent relations between mentions.?

https://arxiv.org/abs/1804.10637?

[6] Raiman et al., 2018, AAAI: DeepType: multilingual entity linking by neural type system evolution.?

https://arxiv.org/abs/1802.01021

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總結

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