奋战聊天机器人（五）从一句话中提取更多信息

一句话，可以由任何词构成，可长可短，是一个非结构化的信息。那么为了要计算机理解一句话，我们视图将句子转化为结构化的形式

比如说：

“我下午要和小明在公司讨论一个技术问题” 1）小明是一个实体 2）参与者有两个：我和小明 3）地点设定是：公司 4）要做的事情是：讨论 5）讨论的内容是：问题 6）这个问题是一个技术问题 7）公司是一个地点 8）讨论是一种行为 9）我和小明有某种关系 10）下午是一个时间

1. 分块

分块就是根据句子中的词性和词，按照某种规则组合在一起形成了一个个分块，每个分块代表一个实体。常见的实体包括：组织、人员、地点、日期、时间等

以上面的例子为例，首先我们做名词短语分块，比如：技术问题。名词短语分块通过词性标记和一些规则就可以识别出来，也可以通过机器学习的方法识别

除了名词短语分块还有很多其他分块：介词短语，动词短语、句子

2.分块如何标记和存储呢？

可以采用IOB标记，I(inside，内部)、O(outside，外部)、B(begin, 开始)，一个块的开始标记为B，块内的标识符序列标注为I，所有其他标识符标注为O

也可以用树结构来存储分块，用树结构可以解决IOB无法标注的另一类分块，那就是多级分块。多级分块就是一句话可以有多重分块方法，比如：我以我的最高权利惩罚你。这里面“最高权利”、“我的最高权利”、“以我的最高权利”是不同类型分块形成一种多级分块，这是无法通过IOB标记的，但是用树结构可以。这也叫做级联分块。具体树结构举个例子：

(S (NP 小明) (VP (V 追赶) (NP (Det 一只) (N 兔子))))

这是不是让你想到了语法树？

3.关系抽取

通过上面的分块可以很容易识别出实体，那么关系抽取实际就是找出实体和实体之间的关系，这是自然语言处理一个质的跨越，实体识别让机器认知了一种事物，关系识别让机器掌握了一个真相。

关系抽取的第一个方法就是找到(X, a, Y)这种三元组，其中X和Y都是实体，a是表达关系的字符串，这完全可以通过正则来识别，因为不同语言有这不同的语法规则，所以方法都是不同的，比如中文里的“爱”可以作为这里的a，但是“和”、“因为”等就不能作为这里的a

编程实现

from nltk.corpus import conll2000 print coll2000.chunked_sents('train.txt')[99]

参考资料来源：http://www.shareditor.com/