鄭軼?k

摘要：近年來，信息抽取成為自然語言處理的一個(gè)熱點(diǎn)，同時(shí)也是難點(diǎn)。針對不同的問題，大家提出了不同的方法，而大多數(shù)的方法是基于啟發(fā)式規(guī)則或者抽象成分類問題，本文將從人物百科中抽取人物信息看成是一個(gè)序列標(biāo)注的問題，利用條件隨機(jī)場對生語料進(jìn)行序列標(biāo)注。此外，文中詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)分析的方法以及特征選取方法，所提出的方法直接從生語料中抽取，節(jié)省了大部分方法的數(shù)據(jù)預(yù)處理部分，同時(shí)避開了大部分方法使用的句法分析的特征，有效地提高了信息抽取的效率。在文章的最后做了兩組對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法能夠非常準(zhǔn)確地從HTML生語料中抽取出人物信息。

關(guān)鍵詞：CRFs；人物；人物信息；信息抽取

中圖分類號：TP391.1文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，每天網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的信息越來越多，各種信息也呈爆炸式增長。而如何有效的從網(wǎng)絡(luò)中抽取出我們感興趣的信息，則顯得非常重要了。

傳統(tǒng)的信息抽取方法一般來說分為兩類：基于無監(jiān)督的啟發(fā)式規(guī)則進(jìn)行抽取，和基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行有監(jiān)督的信息抽取。其過程一般是定義一個(gè)清晰的信息抽取需求，然后分析所要處理語料的數(shù)據(jù)格式，再選擇合適的方法進(jìn)行信息抽取。

為了從大規(guī)模的信息中抽取出所需要的信息，以及促進(jìn)信息抽取的發(fā)展，美國華盛頓大學(xué)圖靈中心（University of Washington Turing Center）提出開放信息抽?。∣pen Information Extraction），這一理念也被稱為“新型抽取范式”的一種知識抽取方法[1]。

信息抽取系統(tǒng)的發(fā)展主要經(jīng)歷了幾個(gè)階段，每一個(gè)階段都有其典型的系統(tǒng)，例如TEXTRUNNER系統(tǒng)[2]、REVERB系統(tǒng)[3]、R2A2系統(tǒng)[5]等。其中TEXTRUNNER系統(tǒng)是最早的開放信息抽取系統(tǒng)，主要通過自監(jiān)督的學(xué)習(xí)器、信息抽取器和基于重復(fù)信息的評價(jià)器三個(gè)部分來進(jìn)行信息抽取，其相比之前出現(xiàn)的KNOWITALL系統(tǒng)，錯(cuò)誤率降低了30%[4]。但是EXTRUNNER有其自身的問題，首先是其抽取出的信息有些是無意義的，第二由于其light verb construction的現(xiàn)象導(dǎo)致丟失了關(guān)鍵信息。在此基礎(chǔ)上出現(xiàn)了REVERB系統(tǒng)，它的主要原理是以動(dòng)詞作為句子的核心抽取標(biāo)記，增加語法限制和詞匯限制，通過一定量的訓(xùn)練語料發(fā)現(xiàn)信息抽取模式并進(jìn)行泛化[5]，其抽取效果較好，但是明顯的缺點(diǎn)是重動(dòng)詞輕其他詞性，如以名詞作為中心詞的關(guān)系就抽取不出，而名詞作為中心詞在語言現(xiàn)象中出現(xiàn)的情況也屬常見，同時(shí)其論元的確定有寫也是錯(cuò)誤的。這兩類信息抽取方法都是依據(jù)簡單的啟發(fā)式規(guī)則或簡單論元進(jìn)行，不能適合大部分的復(fù)雜的語言語境，而后面出現(xiàn)的R2A2增加了論元識別器，即ARGLEARNER，目的是識別每一個(gè)Arg1和Arg2的左右邊界，原理是采用REPTree和條件隨機(jī)場以及正則表達(dá)式等技術(shù)進(jìn)行語法監(jiān)測，其準(zhǔn)確率和召回率較前面的系統(tǒng)都有顯著的提升。

信息抽取的很重要的過程是分析數(shù)據(jù)文本，對指定信息進(jìn)行定義，并發(fā)現(xiàn)其特征。本文借鑒了前面采用的信息抽取技術(shù)，并針對本文應(yīng)用的百科數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，重點(diǎn)在于信息定義以及分析數(shù)據(jù)中信息特征，進(jìn)行信息識別及抽取的過程，提出了基于條件隨機(jī)場的信息抽取方法。

3基于條件隨機(jī)場的人物信息抽取

本文的主要內(nèi)容是做網(wǎng)頁信息的序列標(biāo)注，所以這里本文采用CRF++開源工具包作為本文的分類器。CRF++工具包提供了兩類特征接口，一類是Unigram特征，一類是Bigram特征，其不同點(diǎn)在于生成特征時(shí)，包不包含前面一個(gè)輸出，顧名思義，Bigram是包含的，因此其能產(chǎn)生較多的特征，但同時(shí)效率也較低。

3.1數(shù)據(jù)分析

本文采用的數(shù)據(jù)語料是從網(wǎng)絡(luò)中爬取的歷史人物百科信息。該語料的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)完全是原始的HTML數(shù)據(jù)，也正是因?yàn)槿绱耍瑪?shù)據(jù)中包含了大量的HTML標(biāo)簽和大量的對識別無意義的標(biāo)識符。因此如何從生語料中分析出有價(jià)值信息就顯得格外重要。

經(jīng)過仔細(xì)分析數(shù)據(jù)特點(diǎn)，我們發(fā)現(xiàn)對于人物百科HTML源碼，人物簡介部分，和人物介紹部分的HTML標(biāo)簽并不固定，是會(huì)變化的。而且部分內(nèi)容會(huì)以圖片連接的形式加入到HTML中，所以對于這些特殊情況，我們要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

3.2序列標(biāo)注

從網(wǎng)頁源代碼中抽取人物信息的過程可以看成是序列標(biāo)注的過程，即識別出HTML源中哪些部分是我們需要的語句塊，對于語句塊的序列標(biāo)注具有多種表示方法，較常見的是IOB表示法和start/end表示法[7]。

IBO表示方法又可以分為IOB1，IOB2，IOE1和IOE2等四種。IOB1最早在[8]中提出，后來[9]在IOB1上進(jìn)行改進(jìn)，提出了其他幾種方法。但是其本質(zhì)是相同的。表示如下：

B代表當(dāng)前元素是一個(gè)組塊的開始。

I 代表當(dāng)前元素是一個(gè)組塊的內(nèi)部元素。

E代表當(dāng)前元素是一個(gè)組塊的結(jié)束。

O代表當(dāng)前元素不在任何一個(gè)組塊當(dāng)中。

start/end是另外一種表示方法，最早由[10]中提出。其表達(dá)內(nèi)容相比于IOB更加細(xì)致，共有I，O，E，B，S五種符號。其中BIEO表達(dá)的意思和上面一樣，而S代表當(dāng)前元素獨(dú)立成一個(gè)組塊。

本文采用start/end表示方法，將我們所需要標(biāo)注的訓(xùn)練語料和測試語料都用BIEOS的方式標(biāo)注。

3.3特征選擇

與以往進(jìn)行序列標(biāo)注的任務(wù)不同，我們的數(shù)據(jù)對象是HTML生文本，因此不需要進(jìn)行Parser等工作，如此對于特征選取的效率會(huì)有一定的提高，但是同時(shí)也提高了分析數(shù)據(jù)特征的困難程度。對傳統(tǒng)的文本進(jìn)行特征提取方式會(huì)提取句法結(jié)構(gòu)、詞性等自然語言元素，對于本課題的任務(wù)，由于采用CRF++工具包作為分類器，本文采取以下特征模板：

Unigram：

1）div中每一個(gè)標(biāo)簽中間的句的句原型。因?yàn)闃?biāo)簽中句原型是該部分的最直接、最明顯的信息特征，因此這是第一個(gè)最重要的特征。

2）中句原型所對應(yīng)的HTML標(biāo)簽，沒有則為NULL。即該句原型是被什么HTML標(biāo)簽所包含，不同的HTML標(biāo)簽表達(dá)的信息不同，因此HTML標(biāo)簽可看作為該句的描述。

3）當(dāng)前標(biāo)簽前的class內(nèi)容（-1，-2，-3，-4），沒有則為NULL。其中-1表示當(dāng)前標(biāo)簽的前一個(gè)class的內(nèi)容，-2表示當(dāng)前標(biāo)簽的前兩個(gè)的class內(nèi)容，以此類推，該項(xiàng)共表達(dá)了4個(gè)特征。class在HTML中表達(dá)固定部分的信息，其對應(yīng)的是css樣式。如果前4個(gè)class都存在體現(xiàn)了標(biāo)簽間互相包含的層次關(guān)系。

4）當(dāng)前句的父class，沒有則為NULL。由于CRFs并不體現(xiàn)推理關(guān)系，也就是說各個(gè)特征之間在算法層面相互獨(dú)立，因此對于該特征與3中特征并不重復(fù)，該特征體現(xiàn)當(dāng)前句是包含在哪個(gè)class中，對于當(dāng)前句具有識別作用。

5）當(dāng)前句后面的HTML標(biāo)簽（+1，+2，+3，+4），沒有則為NULL。其中，+1表示當(dāng)前句后第一個(gè)HTML標(biāo)簽，+2表示當(dāng)前句后第二個(gè)HTML標(biāo)簽，以此類推，該項(xiàng)共表達(dá)了4個(gè)特征。由于部分HTML標(biāo)簽有結(jié)束標(biāo)記，部分HTML標(biāo)簽沒有結(jié)束標(biāo)記，因此用該特征來標(biāo)記當(dāng)前句的HTML信息。

6）當(dāng)前句距離本

[3]Anthony Fader， Stephen Soderland， Oren Etzioni. Identifying Relations for Open Information Extraction[C]. In Proceedings of the Conference of Empirical Methods in Natural Language Processing， 2011

[4]SCHMITZ M，BART R，SODERLAND S，et al.Open language learning for information extraction[C]//Proceedings of the 2012 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning. Association for Computational Linguistics， 2012： 523-534.

[5]ETZIONI O，F(xiàn)ADER A， CHRISTENSEN J， et al. Open information extraction： The second generation[C]//Proceedings of the Twenty-Second international joint conference on Artificial IntelligenceVolume Volume One. AAAI Press， 2011： 3-10.

[6]孫靜， 李軍輝， 周國棟. 基于條件隨機(jī)場的無監(jiān)督中文詞性標(biāo)注[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件， 2011， 28（4）： 21-23.

[7]丁偉偉，常寶寶. 基于語義組塊分析的漢語語義角色標(biāo)注[J]. 中文信息學(xué)報(bào)，2009，05：53-61+74.

[8]RAMSHAW L A，MARCUS M P.Text chunking using transformation based learning[C]//Proceedings of the 3rd Workshop on VeryLarge Corpora. 1995.

[9]SANG E F，KIM T J. Veenstra. Representing text chunks [C]//Proceedingsof the 38th Annual Meetingof the Association for Computational Linguistics， Hong Kong， China. 1999.

[10]UCHIMOTO K，MA Q，MURATA M，OZAKU H，ISAHARA H.Named Entity Extraction Based on A Maximum Entropy Model and Transformation Rules [C]// Proceedings of the 38thAnnual Meeting of the Association for Computational Linguistics， Hong Kong， China. 2000.