雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：2018 全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR）在深圳召開，峰會由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，得到了寶安區(qū)政府的大力指導(dǎo)，是國內(nèi)人工智能和機器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級交流盛會，旨在打造國內(nèi)人工智能領(lǐng)域最具實力的跨界交流合作平臺。

CCF-GAIR 2018 延續(xù)前兩屆的「頂尖」陣容，提供 1 個主會場和 11 個專場（仿生機器人，機器人行業(yè)應(yīng)用，計算機視覺，智能安全，金融科技，智能駕駛，NLP，AI+，AI 芯片，IoT，投資人）的豐富平臺，意欲給三界參會者從產(chǎn)學(xué)研多個維度，呈現(xiàn)出更富前瞻性與落地性相結(jié)合的會議內(nèi)容與現(xiàn)場體驗。

 

趙軍，中國科學(xué)院自動化研究所模式識別國家重點實驗室，研究員，博士生導(dǎo)師，中國科學(xué)院大學(xué)人工智能學(xué)院崗位教授。研究領(lǐng)域為自然語言處理、知識圖譜、問答系統(tǒng)等。作為項目負責(zé)人承擔(dān)國家自然科學(xué)基金重點課題等多項國家級重要科研項目以及云知聲、華為、螞蟻金服等企業(yè)應(yīng)用項目。在 ACL、IJCAI、SIGIR、AAAI、COLING、EMNLP 等頂級國際會議和 TKDE 等重要學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文 80 余篇。曾獲自然語言處理國際頂級學(xué)術(shù)會議 COLING 2014 最佳論文獎。兼任 ACM TALLIP 副主編，中國中文信息學(xué)會常務(wù)理事、語言與知識計算專委會副主任、計算語言學(xué)專委會副主任，《中文信息學(xué)報》編委等學(xué)術(shù)職位。在中國科學(xué)院大學(xué)主講《知識圖譜導(dǎo)論》等課程。

來到 CCF-GAIR 2018 大會第三日的自然語言處理專場，教授們?yōu)橛^眾奉上了環(huán)環(huán)相扣的精彩演講：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)秦兵教授：「給定一個情感，可以讓生成的文本帶有這種情感，或者偏向這種情感?！?，清華大學(xué)孫茂松教授緊接著講解，「作詩將來要和知識圖譜結(jié)合」，來到知識圖譜領(lǐng)域，中科院趙軍教授正是國內(nèi)知識圖譜和問答系統(tǒng)方面的知名專家，趙軍教授還曾指導(dǎo)學(xué)生獲得 2014 年 COLING 會議最佳論文獎。

以下是趙軍教授發(fā)表的題為「開放域事件抽取」的演講全文，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論在趙軍教授的幫助下，做了不改變原意的整理與編輯：

非常感謝劉挺老師和 CCF-GAIR 2018 大會的邀請。剛才劉老師也提到了，我本次報告與知識有關(guān)。自然語言處理是人工智能的一個重要應(yīng)用方向，上世紀五六十年代，人工智能的主要研究是，搜索的算法或者推理的算法。但是，人們在這個方面研究了一段時間后，意識到有一個問題不可回避，那就是知識。我們很多系統(tǒng)中沒有領(lǐng)域的知識或者專家的知識，在這種情況下，無法去做推理算法。這時，知識就成為人工智能一個非常重要的問題。

1977 年，F(xiàn)eigenbaum 提出，知識是人工智能非常重要的方向。2012 年，Web2.0 已經(jīng)面世，網(wǎng)絡(luò)上有了維基百科、百度百科等寶貴的知識資源。再加上信息抽取等自然語言處理技術(shù)的進展，這使得以前依靠專家來建立知識庫的傳統(tǒng)方法發(fā)生了顯著的變化，知識庫的規(guī)模和類型也都發(fā)生了顯著的變化，知識工程再次成為人工智能的一個熱點，它跟深度學(xué)習(xí)和情感一樣，都是新一代人工智能的很有代表性的工作。

知識圖譜有以下幾種：

實體圖譜，是一種是我們常見的以實體為中心的圖譜。例如，圖譜中間的一塊上，每一個節(jié)點都是一個實體，例如 Barack Obama 和 Michelle Obama，它們之間通過夫妻這種關(guān)系聯(lián)系起來，現(xiàn)在的大多數(shù)圖譜就是這樣的。

事件圖譜，事件的知識圖譜是應(yīng)用中不可缺少的一類圖譜，其中的每一個節(jié)點是一個事件，事件之間通過事件的關(guān)系（比如時序關(guān)系、因果關(guān)系等）相關(guān)聯(lián)，這就叫做事件的圖譜。

實體圖譜和事件圖譜，對于我們做問答，以及其他應(yīng)用來說都必不可少。無論是實體圖譜還是事件圖譜，我們不可能完全依靠人工去構(gòu)建，我們需要關(guān)鍵技術(shù)的支撐，這個關(guān)鍵技術(shù)就是信息抽取的技術(shù)。

實體的識別是最基礎(chǔ)的，有了實體以后，做實體圖譜需要做關(guān)系抽取，比如（比爾蓋茨是微軟的 CEO），我們要轉(zhuǎn)成三元組的結(jié)構(gòu)化方式，CEO（比爾蓋茨，微軟）。當然。還存在多元的關(guān)系，它們都可以轉(zhuǎn)成二元的關(guān)系，這樣存儲和應(yīng)用的時候，效率更高。

 

事件的抽取與事件圖譜相關(guān)聯(lián)，舉個例子，土耳其的飛機失事事件，這樣一個事件的類別屬于恐怖事件，襲擊的目標是俄羅斯戰(zhàn)機，襲擊的工具是 F-16，還有地點和時間，這就是事件。我們要從一個文本當中找出這樣的事件信息并進行結(jié)構(gòu)化，這就是事件的抽取。

有關(guān)事件的關(guān)系其實也有很多，目前，我們應(yīng)用方面比較關(guān)注的是事件的同指關(guān)系，還有時序關(guān)系、因果關(guān)系、上下位關(guān)系等。

今天我講的是事件的抽取，也捎帶講一點關(guān)系的抽取。

剛才，我主要講解的是開放域的事件的抽取。我們先了解什么是開放域，在談到開放域之前，來看看傳統(tǒng)的關(guān)鍵抽取是什么樣子的。傳統(tǒng)的叫預(yù)定義的關(guān)系抽取。我們抽取的目標關(guān)系類別是定義好的，我們給定的語料的結(jié)構(gòu)是比較單一的，這種就是預(yù)定義的關(guān)系抽取。

學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界在這方面做得很多，國際上也有評測，一般都給定一些標注語料，這都是有監(jiān)督的關(guān)鍵抽取的技術(shù)。ACE 是美國的一個評測，評測的就是這個表中列出的實體關(guān)系類別。這是 SemEval 的實體關(guān)系的類別，這是 TAC-KBP 的實體關(guān)系類別，都是預(yù)定好的。

預(yù)定義的關(guān)系抽取，有各種各樣的方法來做預(yù)定義的關(guān)系抽取?，F(xiàn)在，大家所共同關(guān)注的還是深度學(xué)習(xí)的方法。2014 年 COLING 上，我們首次使用深度學(xué)習(xí)的方法做了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)定義關(guān)系抽取?；谏疃葘W(xué)習(xí)的關(guān)系抽取方法在性能方面，較傳統(tǒng)方法有明顯的提升。

 

那么為什么要研究開放域關(guān)系抽取呢？我們來看：

Freebase：4000 多萬實體，上萬個屬性關(guān)系，24 多億個事實三元組，這樣級別的關(guān)系抽取，如果還是依靠剛才的那種方法，依靠人工標注的訓(xùn)練集，在這方面肯定行不通，這時我們就必須考慮一些自動的或者弱監(jiān)督、半監(jiān)督的方法，來做開放的關(guān)系抽取。

難點問題在于如何獲取訓(xùn)練語料。有了語料還不行，我們還需要研究新的抽取方法。在這方面，國際上有兩個有代表性的開放域關(guān)系提取的研究方法，一個是基于句法的方法，一個是基于知識監(jiān)督的方法。

基于句法的方法，是美國華盛頓大學(xué)圖靈實驗室做的一系列工作，例如，（華為，總部位于，深圳），語料庫中有各種表述方法，我們可以抽出（華為總部位于深圳，華為總部設(shè)置于深圳，華為將其總部建于深圳），都是相關(guān)的知識。我們需要通過句法分析器，對這樣的句子找出三元結(jié)構(gòu)，抽取出來放在一起，這是我們所需要的知識。

基于句法的方法的核心是句法分析器。然而，很多找出來的句法三元組并不是我們需要的有實際含義的三元組，這是我們需要人工設(shè)計一些規(guī)則，把這些有實際含義的三元組過濾出來，這就是基于句法的關(guān)系抽取的主要思想。這種方法存在的問題是：這些實體關(guān)系三元組知識抽取出來放在了一起，它們到底代表什么語義還不明確，它的語義并沒有和人類的知識庫掛接，所以這還不是一種徹底的理解。而且，同樣的關(guān)系有各種各樣的語言表示，沒有歸一化，所以，如何應(yīng)用還存在很多問題。

基于知識監(jiān)督的方法。2007 年 CIKM 的論文最早提出這樣的思想，在 Wikipedia 中可以分成兩個區(qū)域，一個區(qū)域是結(jié)構(gòu)化部分，我們叫做 Infobox，另一個區(qū)域是自然語言表達的部分，這兩部分描述的信息有重疊，比如描述清華大學(xué)和建校時間的知識，在 Infobox 和自然語言里面有重疊的描述，如果把這兩部分對應(yīng)起來，就可以對應(yīng)兩邊區(qū)域的知識，一邊是它的訓(xùn)練集。這是一個非常簡單的思想。如果用 Infobox 的結(jié)構(gòu)化信息在 wikipedia 條目的自然語言文本中進行回標，可以自動產(chǎn)生訓(xùn)練語料。

 

Mintz 發(fā)展了這種思想，提出了遠距離監(jiān)督方法或者說是知識監(jiān)督方法。大家看這個例子，第一個例子是正例，剩下的都是反例（也就是噪音）。我們需要把里面標注的例子中的噪音例子給過濾掉。噪音問題目前是利用知識監(jiān)督方法建立訓(xùn)練集的最大挑戰(zhàn)。大家在這方面做了很多研究，主要思想是：正例有規(guī)律的出現(xiàn)，反例是零零散散出現(xiàn)，借助這樣的思想進行過濾。

 

這是我們做的開放關(guān)系抽取的研究工作。我們用 Freebase 作為結(jié)構(gòu)化知識，在紐約時報的文本上進行回標。作為過濾噪音的方法，我們用了多示例學(xué)習(xí)。在傳統(tǒng)的方法中，假設(shè)回標的每個句子都表示這種關(guān)系，它的噪音就很多。在多學(xué)習(xí)示例當中，我們假定至少有一個句子表示了這種關(guān)系，目的就是要把最有可能的句子標注出來，這樣它的準確率就比剛才那一個包里面的準確率高了，性能就會提高。

這件工作也是在深度學(xué)習(xí)框架下做的。因為做關(guān)系抽取，需要有兩個實體，可以把句子分成三段。我們做深度學(xué)習(xí)和向量化的時候，不是一個句子做向量，而是把句子分成三部分，三部分分布做深度卷積操作，三部分的向量再合起來，來做整個句子向量化表示，這樣可以保留句子的更多結(jié)構(gòu)化信息，我們把這個模型叫分段卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自動學(xué)習(xí)特征。

 

這是我們標注的知識庫和語料庫，F(xiàn)reebase 和紐約時報。我們?nèi)绻@樣做的話，可以達到相對比較好的性能（大概在 70% 多的水平），雖然比較低，但已經(jīng)比傳統(tǒng)方法高，因為這是在 Freebase 的很多關(guān)系的類別上做的，能做到這個程度，其實就可以看到希望。

后面講一下事件抽取。這是 ACE 的事件，可以定義的事件有這么多種。

預(yù)定義的事件抽取，預(yù)定義的事件抽取也是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做的。開放的事件抽取比開放的關(guān)系抽取要困難得多，為什么？

一個關(guān)系是由兩個實體、以及它們之間的關(guān)系構(gòu)成的。而一個事件不一樣，比如一個婚姻事件，它有五個要素。我們可以把兩個實體作為錨點，在文本中標注。這個事件有五個要素，但不可能在一個句子中找全五個要素，因為，事件經(jīng)常橫跨幾句、甚至一 個段落才能找到要素。還有一個更重要的特征，中間這個是 Marriage，在 Freebase 里面表示為 ID 號，在文本當中不可能找到對應(yīng)的位置，所以這個最鮮明的特征我們找不著，所以回標的過程中遇到了非常大的困難。換句話，事件里面最有表征意義的是那個觸發(fā)詞，但是知識庫中只是一個標號，所以觸發(fā)詞就沒有，這就很困難。

我們的方法，比如一類事件有 10 個要素，10 個要素不可能都出現(xiàn)，但是一個事件里面會有一些核心要素，我們就從一堆要素當中找出核心要素，用核心要素到句子當中找到觸發(fā)詞，將觸發(fā)詞和前面的要素關(guān)聯(lián)到一起，再回標，就可以在文本當中找到更多數(shù)據(jù)，這就是我們的基本思想。在這件工作中，我們在 Freebase 上做了 21 類，ACE 只提供了 6000 個句子訓(xùn)練集，用我們這樣的方法可以找到 42 萬的語料，再過濾掉一些噪音，可靠性非常高的有 7 萬多句，然后再訓(xùn)練事件抽取模型，觸發(fā)詞識別正確率達到 89%，元素標注正確率可以達到 85%。

今年，我們 ACL-2018 的一件工作也是在 Freebase 上做的，我們在一個具體的金融領(lǐng)域做一些項目（不是在通用領(lǐng)域），能不能發(fā)揮更好的作用。在金融領(lǐng)域做金融事件的挖掘，做了四類，凍結(jié)、質(zhì)押、回購、增減持。能不能用知識監(jiān)督方法建立建立訓(xùn)練語料把四類事件抽出來。我們主要的方法，利用金融知識庫，回標的文本是上市公司年報，這是回標的句子，后面是回標以后具體的深度學(xué)習(xí)的方法，時間限制不做具體講解。

從我們的實驗可以看出來，在一個上市公司年報相對比較規(guī)范的文本中，知識庫也比較詳細，我們可以比通用領(lǐng)域做得更好，基本上可以達到 90% 的水平，給企業(yè)做這樣的知識庫，他們再去做人工的編輯，做出來的知識資源還是非常有用的，這是我們的方法在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。

今天我大概講了這幾個事情：知識圖譜很重要，事件圖譜是知識圖譜中很重要的類型，為了建立事件圖譜，我們需要研究開放域關(guān)系抽取，開放域事件抽取等等，其實可以在這方面做出很多有意思的工作，也可以有很多的應(yīng)用，是一種很有潛力的方法。

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