使用spaCy和Thinc构建可训练关系抽取组件

实现可定制的关系抽取组件

关系抽取是指预测和标注命名实体间语义关系的过程。本文将演示如何使用spaCy和Thinc构建自定义关系抽取组件，并通过集成Hugging Face Transformer提升性能。

技术架构

1. 核心模型：

   • 使用Thinc构建神经网络，包含Token向量化层(Tok2Vec)、实体向量池化层和分类层
   • 支持多token实体处理，采用Ragged数据结构处理变长序列
   • 分类层输出关系概率矩阵，阈值设为0.5

2. spaCy组件集成：

   @Language.factory("relation_extractor")
   def make_relation_extractor(nlp, name, model):
       return RelationExtractor(nlp.vocab, model, name)
   

3. 配置系统：

   [components.relation_extractor.model]
   @architectures = "rel_model.v1"
   
   [components.relation_extractor.model.create_instance_tensor.tok2vec]
   @architectures = "spacy-transformers.TransformerListener.v1"
   grad_factor = 1.0
   

关键实现

1. 实例生成：

   • 最大实体间距设为100个token
   • 实体对向量拼接作为模型输入

2. 训练流程：

   • 使用均方误差损失函数
   • 支持多任务学习共享Tok2Vec层

3. 性能优化：

   • 基础模型F值42%
   • 集成RoBERTa后F值提升至72%

进阶方案

1. Transformer集成：

   [components.transformer.model]
   @architectures = "spacy-transformers.TransformerModel.v1"
   name = "roberta-base"
   

2. 自定义属性存储：

   • 关系结果保存在doc._.rel属性
   • 使用实体起始偏移量作为唯一键

完整实现代码已开源，包含训练配置、模型架构和评估脚本，可作为关系抽取任务的基准方案。该框架可适配法律、金融等不同领域的实体关系识别需求。
更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）
公众号二维码