20、线性规划在实体和关系识别全局推理中的应用

线性规划在实体和关系识别全局推理中的应用

在自然语言处理中，决策往往涉及为一组变量赋值，这些变量代表着低级决策和依赖于上下文的消歧。变量之间存在着复杂的关系，从简单的统计相关性到受文本深层次结构、关系和语义属性约束的关系。接下来将探讨如何通过线性规划来解决实体和关系识别中的全局推理问题。

1. 自然语言决策与结构化数据处理

自然语言决策常常依赖于多个相互依赖的预测结果，这些预测需要遵循一些由数据性质或特定领域条件产生的约束。例如，在词性标注中，一个句子必须至少有一个动词，且不能有三个连续的动词；在命名实体识别中，“实体不重叠”是常见的约束。

解决这类问题的方法主要分为两种框架：
- 学习全局模型 ：在领域施加的约束下训练概率模型，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件模型和马尔可夫随机场（MRF）的顺序变体。
- 分类器推理 ：将维护约束和学习组件分类器视为独立的过程。先在不考虑全局输出约束的情况下训练各种局部分类器，然后将预测结果作为输入，结合这些约束进行推理，以找到最佳的全局预测。这种方法概念简单、模块化，比全局训练方法更高效，在某些任务中表现更好。

2. 线性规划推理方法

为了解决实体和关系识别的全局推理问题，我们采用了一种基于线性规划的方法。该方法将推理问题建模为一个优化问题，通过引入新的二进制变量将目标函数表示为线性函数，从而将问题转化为整数线性规划（ILP）问题。

具体来说，我们定义了以下几个关键概念：
- 句子和实体 ：句子是由单词和实体组成的链表，实体可以是单个单词