NLP-信息抽取：关系抽取【即：三元组抽取，主要用于抽取实体间的关系】【基于命名实体识别、分词、词性标注、依存句法分析、语义角色标注】【自定义模板/规则、监督学习（分类器）、半监督学习、无监督学习】

青旅半醒 2023-10-04 09:31 93阅读 0赞

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 1]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
信息抽取主要包括三个子任务：

1.  实体抽取与链指：也就是命名实体识别
2.  关系抽取：通常我们说的三元组(triple)抽取，主要用于抽取实体间的关系
3.  事件抽取：相当于一种多元关系的抽取

## 一、关系抽取概述 ##

关系抽取通常在实体抽取与实体链指之后。在识别出句子中的关键实体后，还需要抽取两个实体或多个实体之间的语义关系。语义关系通常用于连接两个实体，并与实体一起表达文本的主要含义。常见的关系抽取结果可以用SPO结构的三元组来表示，即 (Subject, Predication, Object)  
例子:中国的首都是北京 ==> (中国, 首都, 北京)  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 2]

按 照 “ 是 否 有 确 定 的 关 系 集 合 ” 分 类 \{ 限 定 关 系 抽 取 开 放 式 关 系 抽 取 : 句 法 分 析 , 知 识 监 督 等 \\begin\{aligned\} 按照“是否有确定的关系集合”分类 \\begin\{cases\} 限定关系抽取\\\\ 开放式关系抽取:句法分析,知识监督等 \\end\{cases\} \\end\{aligned\} 按照“是否有确定的关系集合”分类\{ 限定关系抽取开放式关系抽取:句法分析,知识监督等

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 3]

## 二、关系抽取方法 ##

### 1、有监督的关系抽取：训练分类器 ###

有 监 督 的 关 系 抽 取 \{ P i p e l i n e J o i n t M o d e l \\begin\{aligned\} 有监督的关系抽取 \\begin\{cases\} Pipeline\\\\\[10px\] Joint Model \\end\{cases\} \\end\{aligned\} 有监督的关系抽取⎩⎨⎧PipelineJointModel  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 4]

#### 1.1 Pipeline：将实体抽取与关系抽取分为两个独立的过程 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 5]

#### 1.2 Joint Model：实体抽取与关系抽取同时进行，通常用模型参数共享的方法来实现 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 6]

### 2、半监督学习 ###

半 监 督 学 习 \{ B o o t s t r a p i n g 远 程 监 督 学 习 \\begin\{aligned\} 半监督学习 \\begin\{cases\} Bootstraping\\\\\[10px\] 远程监督学习 \\end\{cases\} \\end\{aligned\} 半监督学习⎩⎨⎧Bootstraping远程监督学习  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 7]

#### 2.1 Bootstrapping ####

Bootstrapping算法的输入是拥有某种关系的少量实体对，作为种子，输出是更多拥有这种关系的实体对。不是找到更多的关系，而是发现拥有某种关系的更多新实体对。一般需要算法筛选和人工校验。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 8]

缺点。

1.  语义漂移（例如：在严定贵董事长的带领下，嘉银金科赴美上市成功.）
2.  查全率和查准率较低

#### 2.2 远程监督学习 ####

假设:对于一个已有的知识图谱中的一个三元组（由一对实体和一个关系构成），假设外部文档库中任何包含这对实体的句子，在一定程度上都反映了这种关系  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 9]

做法:在训练阶段，用命名实体识别工具，把训练语料库中句子的实体识别出来。如果多个句子包含了两个特定实体，而且这两个实体是Freebase中的实体对（对应有一种关系），那么基于远程监督的假设，认为这些句子都表达了这种关系。于是从这几个句子中提取文本特征，拼接成一个向量，作为这种关系的一个样本的特征向量，用于训练分类器。

#### 2.3 多示例学习 ####

定义：训练集由一组具有分类标签的多示例包(bag)组成 ，每个多包(bag)含有若干个没有分类标签的示例(instance)。

*  如果多示例包(bag)至少含有一个正示例(instance)，则该包被标记为正类多示例包（正包）。
 *  如果多示例包的所有示例都是负示例，则该包被标记为负类多示例包（负包）

做法：知识图谱有信息抽取的人物，这里面包含命名实体抽取，关系抽取，属性抽取。其中实体关系用的较多的方法是远程监督，即给出文本，其中包含两个实体。

*  例如“姚明的妻子是叶莉，她的身高是189cm”。
 *  从上述文本我们可以得到，姚明-妻子-叶莉、叶莉-身高-189cm 两组spo三元组。
 *  但我们的真实想要的妻子这一关系，故叶莉-身高-189cm属于噪音数据。
 *  我们用大量包含姚明-叶莉的文本进行训练，当然这些文本中姚明和妻子共现，但不一定是妻子，也可能是上司等关系。总之这条文本包含一个姚明-妻子-叶莉，我们就认为这条文本，是一个正类多示例包(bag)。
 *  通过多条这样的多事例包的训练，我们可以得到能识别妻子关系的model。之后用该model，预测某文本，是否为妻子关系。

#### 3、无监督学习：语义聚类 ####

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## 三、关系抽取数据集 ##

### 1、关系抽取数据集–TACRED ###

全称:TAC Relation Extraction Dataset

来源:每一年的TAC KBP评估中（2009-2015），100个实体（people或organizations）作为查询给出，参与的系统需要为其找到对应的关系和对象实体。对于每个句子，要求群组工作者标注主体和对象实体跨度以及关系类型.

用途:推进关系提取和人口知识库的研究.

类型数量:41

地址:https://github.com/yuhaozhang/tacred-relation/tree/master/dataset/tacred

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_18_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 1]

### 2、关系抽取数据集–SemEval（最经典的数据集） ###

来源: 2010年的国际语义评测大会中Task 8

特点: 着重于名词对之间的语义关系

例子: The fire inside WTC was caused by exploding fuel Cause-Effect(e2,e1)

关系数量: 19

数据集: 训练8000,测试2717

地址:https://github.com/CrazilyCode/SemEval2010-Task8  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

### 3、关系抽取数据集–NYT+FreeBase ###

来源:纽约时报+结构化知识库,从FreeBase中知识库中抽取存在关系的实体对,将含有实体对的句子标注对应关系作为训练样例,因此存在大量噪声.

用途:远程监督学习常用数据集

数据集:(zeng)训练112941,测试152416,关系27;(Lin2016)训练522611,测试172448,关系53

特点:多关系及实体重叠

### 4、关系抽取数据集—其他 ###

Webnlg：https://www.cs.upc.edu/~srlconll/st04/st04.html

2020语言与智能技术竞赛：  
https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/31

ACE04：7种实体类型和7种关系

CoNLL04: 4种实体和5种关系

## 四、关系抽取的挑战 ##

数据规模

学习能力

复杂语境

开放关系

--------------------

### 基于自定义模板/规则的方法 ###

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]  
虽然基于模板的方法有不少缺点，但是确实工业界应用当中还是最为普遍的，而且效果上也是最好的方法。

主要的工作就是在于人工的方式定义各种模板/规则。

### 1、Bootstrap方法 ###

### 2、Snowball方法 ###

## 二、基于监督学习的关系抽取 ##

数据准备  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

## 三、基于半监督学习的关系抽取方法 ##

### 1、distant supervision ###

## 基于LTP工具包的关系抽取【三元组（Triple、主谓宾） 抽取】【在特定领域效果不好，一般不用】 ##

import os
    import re
    from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller
    # pip install pyltp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 可以先下载好whl文件
    #LTP语言平台：http://ltp.ai/index.html
    #咱们使用的工具包,pyltp:https://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html
    #LTP附录：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id3
    #安装方法：https://github.com/HIT-SCIR/pyltp
    
    
    class LtpParser:
        def __init__(self):
            LTP_DIR = "./ltp_data_v3.4.0"
            self.segmentor = Segmentor()    # 分词
            self.segmentor.load(os.path.join(LTP_DIR, "cws.model"))
    
            self.postagger = Postagger()    # 词性标注
            self.postagger.load(os.path.join(LTP_DIR, "pos.model"))
    
            self.parser = Parser()  # 句法依存分析
            self.parser.load(os.path.join(LTP_DIR, "parser.model"))
    
            self.recognizer = NamedEntityRecognizer()   # 命名实体识别
            self.recognizer.load(os.path.join(LTP_DIR, "ner.model"))
    
            self.labeller = SementicRoleLabeller()  # 语义角色标注
            self.labeller.load(os.path.join(LTP_DIR, 'pisrl_win.model'))
    
        # 依存句法分析【为句子中的每个词语维护一个保存句法依存儿子节点的字典】
        def build_parse_child_dict(self, words, postags): # words：分词后的结果；postags：词性标注后的结果；arcs：依存句法分析树
            print("-" * 50, "依存句法分析：开始", "-" * 50)
            child_dict_list = []
            format_parse_list = []
            arcs = self.parser.parse(words, postags)  # 建立依存句法分析树
            print("分词列表：words = {}".format(words))
            print("词性分析：postags = {}".format(postags))
            rely_ids = [arc.head - 1 for arc in arcs]  # 提取该句话的每一个词的依存父节点id【0为ROOT，词语从1开始编号】: [2, 0, 2, 5, 8, 8, 6, 3] - 1 =  [1, -1, 1, 4, 7, 7, 5, 2]【此时 -1 表示ROOT】
            print("各个词语所依赖的父节点：rely_ids = {0}".format(rely_ids))
            heads = ['Root' if rely_id == -1 else words[rely_id] for rely_id in rely_ids]  # 匹配依存父节点词语
            print("各个词语所依赖的父节点词语 = {0}".format(heads))
            relations = [arc.relation for arc in arcs]  # 提取依存关系
            print("各个词语与所依赖的父节点的依赖关系 = {0}".format(relations))
    
            for word_index in range(len(words)):
                print("\nword_index = {0}----word = {1}".format(word_index, words[word_index]))
                child_dict = dict() # 每个词语与所有其他词语的关系字典
                for arc_index in range(len(arcs)):  # arc_index==0时表示ROOT【还没进入“我想听一首迪哥的歌”语句】，arc_index==1时表示“我”
                    # 当“依存句法分析树”遍历，遇到当前词语时，说明当前词语在依存句法分析树中与其他词语有依存关系
                    if word_index == rely_ids[arc_index]:  # arcs[arc_index].head 表示arcs[arc_index]所代表的词语依存弧的父结点的索引。 ROOT 节点的索引是 0 ，第一个词开始的索引依次为1，2，3，···【“我”的索引为1】arc. relation 表示依存弧的关系。
                        print("word_index = {0}----arc_index = {1}----rely_ids[arc_index] = {2}----relations[arc_index] = {3}".format(word_index, arc_index, rely_ids[arc_index], relations[arc_index]))
                        if relations[arc_index] in child_dict:  # arcs[arc_index].relation表示arcs[arc_index]所代表的词语与父节点的依存关系(语法关系)
                            child_dict[relations[arc_index]].append(arc_index) # 添加 child_dict = {'ATT': [4]}----> child_dict = {'ATT': [4, 5]}
                        else:
                            child_dict[relations[arc_index]] = [] # 新建
                            child_dict[relations[arc_index]].append(arc_index)  # child_dict = {[]}----> child_dict = {'ATT': [4]}
                        print("child_dict = {0}".format(child_dict))
                child_dict_list.append(child_dict)# 每个词对应的依存关系父节点和其关系
                print("child_dict_list = {0}".format(child_dict_list))
            # 整合每个词语的句法依存关系
            for i in range(len(words)):
                a = [relations[i], words[i], i, postags[i], heads[i], rely_ids[i]-1, postags[rely_ids[i]-1]]
                format_parse_list.append(a)
            print("整合每个词语的句法依存关系---->format_parse_list = ", format_parse_list)
            print("-" * 50, "依存句法分析：结束", "-" * 50)
            return child_dict_list, format_parse_list
    
        # 语义角色标注
        def format_labelrole(self, words, postags):
            print("-"*50, "语义角色标注：开始", "-"*50)
            print("分词----> words= {0}----len(words) = {1}".format(words, len(words)))
            print("词性标注----> postags= {0}----len(postags) = {1}".format(postags, len(postags)))
            arcs = self.parser.parse(words, postags)  # 建立依存句法分析树
            roles = self.labeller.label(words, postags, arcs)
            print("len(roles) = {0}----roles = {1}".format(len(roles), roles))
            roles_dict = {
        }
            for role in roles:
                print("谓语所在索引：role.index = {0}".format(role.index))
                roles_dict[role.index] = {
        arg.name:[arg.name,arg.range.start, arg.range.end] for arg in role.arguments}
            # {6: {'A0': ['A0', 0, 2], 'TMP': ['TMP', 3, 3], 'LOC': ['LOC', 4, 5], 'A1': ['A1', 8, 8]}}
            # 6：表示谓语（发表）所在序号；
            # A0：表示“施事者、主体、触发者”，0,2分别表示A0所在的起始索引、终止索引（此句中有2个A0，分别是“奥巴马”、“克林顿”，索引范围是是0-2）
            # TMP：表示“时间”，3, 3分别表示TMP所在的起始索引、终止索引（“昨晚”）
            # LOC：表示“地点”，4, 5分别表示LOC所在的起始索引、终止索引（“在”,“白宫”）
            # A1：表示“受事者”，8, 8分别表示LOC所在的起始索引、终止索引（“演说”）
            print("语义角色标注---->roles_dict = {0}".format(roles_dict))
            print("-" * 50, "语义角色标注：结束", "-" * 50)
            return roles_dict
    
        # parser主函数
        def parser_main(self, sentence):
            # 分词
            words = list(self.segmentor.segment(sentence))
            # 词性标注
            postags = list(self.postagger.postag(words))
            # 依存句法分析
            child_dict_list, format_parse_list = self.build_parse_child_dict(words, postags)
            # 语义角色标注
            roles_dict = self.format_labelrole(words, postags)
    
            return words, postags, child_dict_list, format_parse_list, roles_dict
    
    # 关系抽取类
    class TripleExtractor:
        def __init__(self):
            self.parser = LtpParser()
    
        '''文章分句处理, 切分长句，冒号，分号，感叹号等做切分标识'''
        def split_sents(self, content):
            return [sentence for sentence in re.split(r'[？?！!。；;：:\n\r]', content) if sentence]
    
        '''利用语义角色标注,直接获取主谓宾三元组,基于A0,A1,A2'''
        def ruler1(self, words, postags, roles_dict, role_index):
            v = words[role_index]
            role_info = roles_dict[role_index]
            if 'A0' in role_info.keys() and 'A1' in role_info.keys():
                s = ''.join([words[word_index] for word_index in range(role_info['A0'][1], role_info['A0'][2]+1) if
                             postags[word_index][0] not in ['w', 'u', 'x'] and words[word_index]])
                o = ''.join([words[word_index] for word_index in range(role_info['A1'][1], role_info['A1'][2]+1) if
                             postags[word_index][0] not in ['w', 'u', 'x'] and words[word_index]])
                if s  and o:
                    return '1', [s, v, o]
            return '4', []
    
        '''三元组抽取主函数'''
        def ruler2(self, words, postags, child_dict_list, format_parse_list, roles_dict):
            svos = []
            for index in range(len(postags)):
                tmp = 1
                # 先借助语义角色标注的结果，进行三元组抽取
                if index in roles_dict:
                    flag, triple = self.ruler1(words, postags, roles_dict, index)
                    if flag == '1':
                        svos.append(triple)
                        tmp = 0
                if tmp == 1:
                    # 如果语义角色标记为空，则使用依存句法进行抽取
                    # if postags[index] == 'v':
                    if postags[index]:
                    # 抽取以谓词为中心的事实三元组
                        child_dict = child_dict_list[index]
                        # 主谓宾
                        if 'SBV' in child_dict and 'VOB' in child_dict:
                            r = words[index]
                            e1 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['SBV'][0])
                            e2 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['VOB'][0])
                            svos.append([e1, r, e2])
    
                        # 定语后置，动宾关系
                        relation = format_parse_list[index][0]
                        head = format_parse_list[index][2]
                        if relation == 'ATT':
                            if 'VOB' in child_dict:
                                e1 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, head - 1)
                                r = words[index]
                                e2 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['VOB'][0])
                                temp_string = r + e2
                                if temp_string == e1[:len(temp_string)]:
                                    e1 = e1[len(temp_string):]
                                if temp_string not in e1:
                                    svos.append([e1, r, e2])
                        # 含有介宾关系的主谓动补关系
                        if 'SBV' in child_dict and 'CMP' in child_dict:
                            e1 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['SBV'][0])
                            cmp_index = child_dict['CMP'][0]
                            r = words[index] + words[cmp_index]
                            if 'POB' in child_dict_list[cmp_index]:
                                e2 = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict_list[cmp_index]['POB'][0])
                                svos.append([e1, r, e2])
            return svos
    
        '''对找出的主语或者宾语进行扩展：【定中关系  ATT 红苹果 (红 <– 苹果)】'''
        def complete_e(self, words, postags, child_dict_list, word_index):
            child_dict = child_dict_list[word_index]
            prefix = ''
            if 'ATT' in child_dict:
                for i in range(len(child_dict['ATT'])):
                    prefix += self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['ATT'][i])
            postfix = ''
            if postags[word_index] == 'v':
                if 'VOB' in child_dict:
                    postfix += self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['VOB'][0])
                if 'SBV' in child_dict:
                    prefix = self.complete_e(words, postags, child_dict_list, child_dict['SBV'][0]) + prefix
    
            return prefix + words[word_index] + postfix
    
    
        '''程序主控函数'''
        def triples_main(self, text):
            sentences = self.split_sents(text)
            svos = []
            for index, sentence in enumerate(sentences):
                print("="*50, "第{}句：开始".format(index + 1), "="*50)
                # words: 分词; postags: 词性标注; child_dict_list: 依存句法分析; roles_dict: 语义角色标注
                words, postags, child_dict_list, format_parse_list, roles_dict = self.parser.parser_main(sentence)
                svo = self.ruler2(words, postags, child_dict_list, format_parse_list, roles_dict)
                print("svo = {0}".format(svo))
                print("=" * 50, "第{}句：结束".format(index + 1), "=" * 50)
                svos += svo
            return svos
    
    # 关系抽取
    def run_extractor(text):
        extractor = TripleExtractor()
        svos = extractor.triples_main(text)
        return svos
    
    if __name__ == '__main__':
        # 关系抽取
        # text =  '奥巴马与克林顿昨晚在白宫发表了演说'
        text = '我购买了一件玩具，孩子非常喜欢这个玩具，但是质量不太好。希望商家能够保障商品质量，不要再出现类似问题。'
        svos = run_extractor(text)
        print("关系抽取结果：svos = {0}".format(svos))

打印结果：

================================================== 第1句：开始 ==================================================
    -------------------------------------------------- 依存句法分析：开始 --------------------------------------------------
    分词列表：words = ['我', '购买', '了', '一', '件', '玩具', '，', '孩子', '非常', '喜欢', '这个', '玩具', '，', '但是', '质量', '不', '太', '好']
    词性分析：postags = ['r', 'v', 'u', 'm', 'q', 'n', 'wp', 'n', 'd', 'v', 'r', 'n', 'wp', 'c', 'n', 'd', 'd', 'a']
    各个词语所依赖的父节点：rely_ids = [1, -1, 1, 4, 5, 1, 1, 9, 9, 1, 11, 9, 9, 17, 17, 17, 17, 9]
    各个词语所依赖的父节点词语 = ['购买', 'Root', '购买', '件', '玩具', '购买', '购买', '喜欢', '喜欢', '购买', '玩具', '喜欢', '喜欢', '好', '好', '好', '好', '喜欢']
    各个词语与所依赖的父节点的依赖关系 = ['SBV', 'HED', 'RAD', 'ATT', 'ATT', 'VOB', 'WP', 'SBV', 'ADV', 'COO', 'ATT', 'VOB', 'WP', 'ADV', 'SBV', 'ADV', 'ADV', 'COO']
    
    word_index = 0----word = 我
    child_dict_list = [{
        }]
    
    word_index = 1----word = 购买
    word_index = 1----arc_index = 0----rely_ids[arc_index] = 1----relations[arc_index] = SBV
    child_dict = {
        'SBV': [0]}
    word_index = 1----arc_index = 2----rely_ids[arc_index] = 1----relations[arc_index] = RAD
    child_dict = {
        'SBV': [0], 'RAD': [2]}
    word_index = 1----arc_index = 5----rely_ids[arc_index] = 1----relations[arc_index] = VOB
    child_dict = {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5]}
    word_index = 1----arc_index = 6----rely_ids[arc_index] = 1----relations[arc_index] = WP
    child_dict = {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6]}
    word_index = 1----arc_index = 9----rely_ids[arc_index] = 1----relations[arc_index] = COO
    child_dict = {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}]
    
    word_index = 2----word = 了
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }]
    
    word_index = 3----word = 一
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }]
    
    word_index = 4----word = 件
    word_index = 4----arc_index = 3----rely_ids[arc_index] = 4----relations[arc_index] = ATT
    child_dict = {
        'ATT': [3]}
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}]
    
    word_index = 5----word = 玩具
    word_index = 5----arc_index = 4----rely_ids[arc_index] = 5----relations[arc_index] = ATT
    child_dict = {
        'ATT': [4]}
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}]
    
    word_index = 6----word = ，
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }]
    
    word_index = 7----word = 孩子
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }]
    
    word_index = 8----word = 非常
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }]
    
    word_index = 9----word = 喜欢
    word_index = 9----arc_index = 7----rely_ids[arc_index] = 9----relations[arc_index] = SBV
    child_dict = {
        'SBV': [7]}
    word_index = 9----arc_index = 8----rely_ids[arc_index] = 9----relations[arc_index] = ADV
    child_dict = {
        'SBV': [7], 'ADV': [8]}
    word_index = 9----arc_index = 11----rely_ids[arc_index] = 9----relations[arc_index] = VOB
    child_dict = {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11]}
    word_index = 9----arc_index = 12----rely_ids[arc_index] = 9----relations[arc_index] = WP
    child_dict = {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12]}
    word_index = 9----arc_index = 17----rely_ids[arc_index] = 9----relations[arc_index] = COO
    child_dict = {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12], 'COO': [17]}
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12], 'COO': [17]}]
    
    word_index = 10----word = 这个
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12], 'COO': [17]}, {
        }]
    
    word_index = 11----word = 玩具
    word_index = 11----arc_index = 10----rely_ids[arc_index] = 11----relations[arc_index] = ATT
    child_dict = {
        'ATT': [10]}
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12], 'COO': [17]}, {
        }, {
        'ATT': [10]}]
    
    word_index = 12----word = ，
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12], 'COO': [17]}, {
        }, {
        'ATT': [10]}, {
        }]
    
    word_index = 13----word = 但是
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12], 'COO': [17]}, {
        }, {
        'ATT': [10]}, {
        }, {
        }]
    
    word_index = 14----word = 质量
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12], 'COO': [17]}, {
        }, {
        'ATT': [10]}, {
        }, {
        }, {
        }]
    
    word_index = 15----word = 不
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12], 'COO': [17]}, {
        }, {
        'ATT': [10]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        }]
    
    word_index = 16----word = 太
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12], 'COO': [17]}, {
        }, {
        'ATT': [10]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        }, {
        }]
    
    word_index = 17----word = 好
    word_index = 17----arc_index = 13----rely_ids[arc_index] = 17----relations[arc_index] = ADV
    child_dict = {
        'ADV': [13]}
    word_index = 17----arc_index = 14----rely_ids[arc_index] = 17----relations[arc_index] = SBV
    child_dict = {
        'ADV': [13], 'SBV': [14]}
    word_index = 17----arc_index = 15----rely_ids[arc_index] = 17----relations[arc_index] = ADV
    child_dict = {
        'ADV': [13, 15], 'SBV': [14]}
    word_index = 17----arc_index = 16----rely_ids[arc_index] = 17----relations[arc_index] = ADV
    child_dict = {
        'ADV': [13, 15, 16], 'SBV': [14]}
    child_dict_list = [{
        }, {
        'SBV': [0], 'RAD': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        }, {
        'ATT': [3]}, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [7], 'ADV': [8], 'VOB': [11], 'WP': [12], 'COO': [17]}, {
        }, {
        'ATT': [10]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'ADV': [13, 15, 16], 'SBV': [14]}]
    整合每个词语的句法依存关系---->format_parse_list =  [['SBV', '我', 0, 'r', '购买', 0, 'r'], ['HED', '购买', 1, 'v', 'Root', -2, 'd'], ['RAD', '了', 2, 'u', '购买', 0, 'r'], ['ATT', '一', 3, 'm', '件', 3, 'm'], ['ATT', '件', 4, 'q', '玩具', 4, 'q'], ['VOB', '玩具', 5, 'n', '购买', 0, 'r'], ['WP', '，', 6, 'wp', '购买', 0, 'r'], ['SBV', '孩子', 7, 'n', '喜欢', 8, 'd'], ['ADV', '非常', 8, 'd', '喜欢', 8, 'd'], ['COO', '喜欢', 9, 'v', '购买', 0, 'r'], ['ATT', '这个', 10, 'r', '玩具', 10, 'r'], ['VOB', '玩具', 11, 'n', '喜欢', 8, 'd'], ['WP', '，', 12, 'wp', '喜欢', 8, 'd'], ['ADV', '但是', 13, 'c', '好', 16, 'd'], ['SBV', '质量', 14, 'n', '好', 16, 'd'], ['ADV', '不', 15, 'd', '好', 16, 'd'], ['ADV', '太', 16, 'd', '好', 16, 'd'], ['COO', '好', 17, 'a', '喜欢', 8, 'd']]
    -------------------------------------------------- 依存句法分析：结束 --------------------------------------------------
    -------------------------------------------------- 语义角色标注：开始 --------------------------------------------------
    分词----> words= ['我', '购买', '了', '一', '件', '玩具', '，', '孩子', '非常', '喜欢', '这个', '玩具', '，', '但是', '质量', '不', '太', '好']----len(words) = 18
    词性标注----> postags= ['r', 'v', 'u', 'm', 'q', 'n', 'wp', 'n', 'd', 'v', 'r', 'n', 'wp', 'c', 'n', 'd', 'd', 'a']----len(postags) = 18
    len(roles) = 2----roles = <pyltp.SementicRoles object at 0x0000026FF8D2E870>
    谓语所在索引：role.index = 1
    谓语所在索引：role.index = 17
    语义角色标注---->roles_dict = {
        1: {
        'A0': ['A0', 0, 0], 'A1': ['A1', 3, 5]}, 17: {
        'DIS': ['DIS', 13, 13], 'A0': ['A0', 14, 14], 'ADV': ['ADV', 16, 16]}}
    -------------------------------------------------- 语义角色标注：结束 --------------------------------------------------
    svo = [['我', '购买', '一件玩具'], ['孩子', '喜欢', '这个玩具']]
    ================================================== 第1句：结束 ==================================================
    ================================================== 第2句：开始 ==================================================
    -------------------------------------------------- 依存句法分析：开始 --------------------------------------------------
    分词列表：words = ['希望', '商家', '能够', '保障', '商品', '质量', '，', '不要', '再', '出现', '类似', '问题']
    词性分析：postags = ['v', 'n', 'v', 'v', 'n', 'n', 'wp', 'd', 'd', 'v', 'v', 'n']
    各个词语所依赖的父节点：rely_ids = [-1, 3, 3, 0, 5, 3, 3, 9, 9, 3, 11, 9]
    各个词语所依赖的父节点词语 = ['Root', '保障', '保障', '希望', '质量', '保障', '保障', '出现', '出现', '保障', '问题', '出现']
    各个词语与所依赖的父节点的依赖关系 = ['HED', 'SBV', 'ADV', 'VOB', 'ATT', 'VOB', 'WP', 'ADV', 'ADV', 'COO', 'ATT', 'VOB']
    
    word_index = 0----word = 希望
    word_index = 0----arc_index = 3----rely_ids[arc_index] = 0----relations[arc_index] = VOB
    child_dict = {
        'VOB': [3]}
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}]
    
    word_index = 1----word = 商家
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }]
    
    word_index = 2----word = 能够
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }, {
        }]
    
    word_index = 3----word = 保障
    word_index = 3----arc_index = 1----rely_ids[arc_index] = 3----relations[arc_index] = SBV
    child_dict = {
        'SBV': [1]}
    word_index = 3----arc_index = 2----rely_ids[arc_index] = 3----relations[arc_index] = ADV
    child_dict = {
        'SBV': [1], 'ADV': [2]}
    word_index = 3----arc_index = 5----rely_ids[arc_index] = 3----relations[arc_index] = VOB
    child_dict = {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5]}
    word_index = 3----arc_index = 6----rely_ids[arc_index] = 3----relations[arc_index] = WP
    child_dict = {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6]}
    word_index = 3----arc_index = 9----rely_ids[arc_index] = 3----relations[arc_index] = COO
    child_dict = {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}]
    
    word_index = 4----word = 商品
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }]
    
    word_index = 5----word = 质量
    word_index = 5----arc_index = 4----rely_ids[arc_index] = 5----relations[arc_index] = ATT
    child_dict = {
        'ATT': [4]}
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        'ATT': [4]}]
    
    word_index = 6----word = ，
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        'ATT': [4]}, {
        }]
    
    word_index = 7----word = 不要
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }]
    
    word_index = 8----word = 再
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }]
    
    word_index = 9----word = 出现
    word_index = 9----arc_index = 7----rely_ids[arc_index] = 9----relations[arc_index] = ADV
    child_dict = {
        'ADV': [7]}
    word_index = 9----arc_index = 8----rely_ids[arc_index] = 9----relations[arc_index] = ADV
    child_dict = {
        'ADV': [7, 8]}
    word_index = 9----arc_index = 11----rely_ids[arc_index] = 9----relations[arc_index] = VOB
    child_dict = {
        'ADV': [7, 8], 'VOB': [11]}
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'ADV': [7, 8], 'VOB': [11]}]
    
    word_index = 10----word = 类似
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'ADV': [7, 8], 'VOB': [11]}, {
        }]
    
    word_index = 11----word = 问题
    word_index = 11----arc_index = 10----rely_ids[arc_index] = 11----relations[arc_index] = ATT
    child_dict = {
        'ATT': [10]}
    child_dict_list = [{
        'VOB': [3]}, {
        }, {
        }, {
        'SBV': [1], 'ADV': [2], 'VOB': [5], 'WP': [6], 'COO': [9]}, {
        }, {
        'ATT': [4]}, {
        }, {
        }, {
        }, {
        'ADV': [7, 8], 'VOB': [11]}, {
        }, {
        'ATT': [10]}]
    整合每个词语的句法依存关系---->format_parse_list =  [['HED', '希望', 0, 'v', 'Root', -2, 'v'], ['SBV', '商家', 1, 'n', '保障', 2, 'v'], ['ADV', '能够', 2, 'v', '保障', 2, 'v'], ['VOB', '保障', 3, 'v', '希望', -1, 'n'], ['ATT', '商品', 4, 'n', '质量', 4, 'n'], ['VOB', '质量', 5, 'n', '保障', 2, 'v'], ['WP', '，', 6, 'wp', '保障', 2, 'v'], ['ADV', '不要', 7, 'd', '出现', 8, 'd'], ['ADV', '再', 8, 'd', '出现', 8, 'd'], ['COO', '出现', 9, 'v', '保障', 2, 'v'], ['ATT', '类似', 10, 'v', '问题', 10, 'v'], ['VOB', '问题', 11, 'n', '出现', 8, 'd']]
    -------------------------------------------------- 依存句法分析：结束 --------------------------------------------------
    -------------------------------------------------- 语义角色标注：开始 --------------------------------------------------
    分词----> words= ['希望', '商家', '能够', '保障', '商品', '质量', '，', '不要', '再', '出现', '类似', '问题']----len(words) = 12
    词性标注----> postags= ['v', 'n', 'v', 'v', 'n', 'n', 'wp', 'd', 'd', 'v', 'v', 'n']----len(postags) = 12
    len(roles) = 4----roles = <pyltp.SementicRoles object at 0x0000026FF8D2E870>
    谓语所在索引：role.index = 0
    谓语所在索引：role.index = 3
    谓语所在索引：role.index = 7
    谓语所在索引：role.index = 9
    语义角色标注---->roles_dict = {
        0: {
        'A1': ['A1', 1, 11]}, 3: {
        'A0': ['A0', 1, 1], 'A1': ['A1', 4, 5]}, 7: {
        'A0': ['A0', 1, 1]}, 9: {
        'ADV': ['ADV', 8, 8], 'A1': ['A1', 10, 11]}}
    -------------------------------------------------- 语义角色标注：结束 --------------------------------------------------
    svo = [['商家', '保障', '商品质量']]
    ================================================== 第2句：结束 ==================================================
    关系抽取结果：svos = [['我', '购买', '一件玩具'], ['孩子', '喜欢', '这个玩具'], ['商家', '保障', '商品质量']]
    
    Process finished with exit code 0

## 二、基于自建神经网络模型的关系抽取 ##

--------------------

参考资料：  
《文本实体关系抽取方法综述》 叶光磊  
《基于句法和语义分析的中文实体关系抽取》  
[文献阅读15-OntoILPER:A logic-based relational learning approach关系抽取，NER+RE][15-OntoILPER_A logic-based relational learning approach_NER_RE]  
[关系抽取-END-TO-END NER RE-论文笔记：END-TO-END NAMED ENTITY RECOGNITION AND RELATION EXTRACTION USING PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS][-END-TO-END NER RE-_END-TO-END NAMED ENTITY RECOGNITION AND RELATION EXTRACTION USING PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS]

[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/19d6607a9a074394a4b8ef95a250d818.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/2021050821154022.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/88aa49241e6e454783f7b670c45a107c.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210507225526781.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/d0691737b8174581bcfb593941a50518.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/5134edb39cb44b15b185198daf5b431d.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/bb9c8597083d49d98dbcf169e16648ff.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/d619dead0fcf441b8f52818f5a313495.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/412fba61f08e4b0e8bb0382681518c5e.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/13ecef4b4ddf49dab90e80a36aea5198.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/71ab60346b8c459cac452c7faaa4107c.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 9]: https://img-blog.csdnimg.cn/04e0043f65fa445793d51f8546a3a559.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
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[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/ab1e6e9e44ec4fc8935c35b4f017ea73.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO,size_15,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210605203625455.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNTA4NjE=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
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[15-OntoILPER_A logic-based relational learning approach_NER_RE]: https://blog.csdn.net/weixin_40485502/article/details/104731842
[-END-TO-END NER RE-_END-TO-END NAMED ENTITY RECOGNITION AND RELATION EXTRACTION USING PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/102412242