当我写下这篇文章的时候，我的内心是激动的，这是因为，自从去年6月份写了文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试 后，我就一直在试图寻找一种在开放领域能够进行三元组抽取的办法，也有很多读者问过我这方面的问题，今天，笔者将给出答复，虽然不是正确答案（现在也没有正确答案），但至少，我写下了自己的答案。
  离我想出这个抽取系统虽然才过去不久，但我的心情，已经由开始的激动狂喜，转化为后来的平淡，直到现在的不满。事实证明，开放领域的三元组抽取实在太难，以笔者个人的努力和智商，实在没法给出完美的答案，所以，文章的题目是尝试，仅仅作为尝试，并不能解决好这个问题。但，我还是想写些什么，希望能够对笔者有一点点启发，同时，也是对自己近半年的探寻做一个总结。
  关于三元组抽取的基本介绍和常用办法，笔者之前已经在不少文章中描述过，这里不再过多介绍，有兴趣的读者可以参考文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试 和 NLP（二十六）限定领域的三元组抽取的一次尝试 。本文将会介绍笔者在开放领域做三元组抽取的一次尝试。
   本项目已经开源至Github，文章最后会给出相应的网址。本项目的项目结构如下：

项目结构

• extract_example: 利用训练好的模型对基本小说和新闻进行三元组抽取，形成知识图谱例子；
• sequence_labeling：训练标注，对标注的实体数据进行序列标注算法训练；
• spo_tagging_platform：标注平台，标注subject，predicate和object以及三元组是否有效；
• text_classification：文本分类，用于判别抽取的三元组是否有效。

  本项目的抽取系统流程图如下：

抽取系统流程图

  接下来笔者将逐一介绍。

标注平台

  笔者用tornado搭建了简易的标注平台，在标注页面中，标注人员需要输入标注的句子（句子级别的抽取）以及subject，predicate，object，点击“显示SPO”，将有效的三元组标注为1，无效的三元组标注为0。之所以采取这种标注方法，是因为我们可以在句子中标注subject，predicate，object，这些标注的实体就会形成可能的三元组组合，再利用0，1来标注这种三元组是否有效，这样就能做到在开放领域进行三元组抽取。
  一个简单的标注例子如下：

标注例子

再对以上的标注结果做一些说明，我们的标注是以句子为单位，进行句子级别的标注，不同要素在标注的时候加#区分，标注了两个subject，1个predicate（共用）和2个object，其中predidate是这些subject和object公用的，所以只需要标注一次。这样，点击“显示SPO”，一共会显示4个三元组，s，p，o用#隔开，0，1表示是否是有效三元组，默认为0。
  笔者利用空余时间，一共标注了3200多个样本，对于序列标注来说，就是3200多个样本，对于文本分类来说，就是9000多个样本了。

序列标注

  对于上述的标注例子，会形成如下的标注序列：

美   B-SUBJ
国   I-SUBJ
疾   I-SUBJ
控   I-SUBJ
中   I-SUBJ
心   I-SUBJ
主   B-PRED
任   I-PRED
雷   B-OBJ
德   I-OBJ
菲   I-OBJ
尔   I-OBJ
德   I-OBJ
（   O
左   O
圈   O
）   O
和   O
美   B-SUBJ
国   I-SUBJ
国   I-SUBJ
立   I-SUBJ
卫   I-SUBJ
生   I-SUBJ
研   I-SUBJ
究   I-SUBJ
院   I-SUBJ
过   I-SUBJ
敏   I-SUBJ
和   I-SUBJ
传   I-SUBJ
染   I-SUBJ
病   I-SUBJ
研   I-SUBJ
究   I-SUBJ
所   I-SUBJ
主   B-PRED
任   I-PRED
福   B-OBJ
西   I-OBJ
（   O
右   O
圈   O
）   O

  将数据集分为训练集和测试集，比例为8：2.采用经典的深度学习模型ALBERT+Bi-LSTM+CRF进行实体识别，设置最大文本长度为128，训练100个epoch。关于该模型的介绍，可以参考文章NLP（二十五）实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型 。
  在测试集上的训练结果如下：

accuracy:  93.69%; precision:  76.26%; recall:  82.33%; FB1:  79.18
OBJ: precision:  80.47%; recall:  88.81%; FB1:  84.44  927
PRED: precision:  76.89%; recall:  83.69%; FB1:  80.14  1021
SUBJ: precision:  71.72%; recall:  75.32%; FB1:  73.48  983

在测试集上的总体F1值接近80%。

文本分类

  关于文本分类，需要多做一些说明。
  虽然本文的题目是关于在开发领域的三元组抽取的尝试，但实际我在标注的时候，还是更多地标注人物头衔，人物关系，公司与人的关系，影视剧主演、导演信息等。形成的有效的文本分类的样本为9000多个，一共有关系1365个，数量最多的前20个关系如下图：

数量最多的20个关系

  以上述的标注数据为例，形成的标注数据如下：

美国疾控中心#主任#雷德菲尔德#1#美国疾控中心主任雷德菲尔德（左圈）和美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所主任福西（右圈）
美国疾控中心#主任#福西#0#美国疾控中心主任雷德菲尔德（左圈）和美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所主任福西（右圈）
美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所#主任#雷德菲尔德#0#美国疾控中心主任雷德菲尔德（左圈）和美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所主任福西（右圈）
美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所#主任#福西#1#美国疾控中心主任雷德菲尔德（左圈）和美国国立卫生研究院过敏和传染病研究所主任福西（右圈）

在实际模型训练的时候，会将原文中的subject用S*len(subject)代替，predicate用P，object用O。
  将数据集分为训练集和测试集，比例为8：2。采用经典的深度学习模型ALBERT+Bi-GRU+ATT+FC，设置文本的最大长度为为128，训练30个epoch，采用early stopping机制，训练过程的loss和acc图像如下：

训练过程的loss和acc图像

最终在测试集上的accuracy约为96%。

新数据进行三元组抽取

  上述的模型训练完毕后，我们就可以将其封装成HTTP服务。对于新输入的句子，我们先利用序列标注模型预测出其中的subject，predicate和object，组合成三元组与句子的拼接，输入到文本分类模型，判别该三元组是否有效，0为无效，1为有效。
  从网上找几个例子，预测的结果如下：

例子1

例子2

例子3

总结

  本文写的过程较为简单，也没有代码，这是因为笔者在之前的文章中做了大量的铺垫，主要是集中在模型方面。况且，这个项目比较大，也不适合在这里详细讲述，笔者只在这里给出思路和大概的处理流程，具体的实现代码可以参考下方的Github地址。
  在实际的抽取过程中，一些句子也存在抽取出大量无用的三元组的情况，导致召回率高，这是因为本项目针对的是开放领域的三元组抽取，因此效果比不会有想象中的那么好，提升抽取效果的办法如下：

• 增加数据标注量，目前序列标注算法的样本仅3200多个；
• 模型方面：现在是pipeline形式，各自的效果还行，但总体上不如Joint形式好；
• 对于自己想抽的其他三元组的情形，建议增加这方面的标注；
• 文本预测耗时长（该问题已经解决）。

  本项目作为笔者在开放领域的三元组抽取的一次尝试，在此之前关于这方面的文章或者项目还很少，因此可以说是探索阶段。

  源码和数据已经在Github项目中给出，网址为 https://github.com/percent4/spo_extract_platform 。

  本人的微信公众号为Python爬虫与算法，欢迎关注~

参考文献

1. 利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试： https://www.cnblogs.com/jclian91/p/11107323.html
2. NLP（二十六）限定领域的三元组抽取的一次尝试： https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104874488
3. NLP（二十五）实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型： https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104826655
4. 知识图谱构建举例： https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104685424
5. NLP（二十一）人物关系抽取的一次实战：https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/104380371
6. 《知识图谱 方法、实践与应用》 王昊奋、漆桂林、陈华钧著，中国工信出版集团、电子工业出版社出版。