[Ai学习笔记]知识图谱构建：DeepSeek结构化信息抽取方案

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二一年冬末

发布于 2025-03-26 12:44:43

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Ⅰ、背景

海量文本数据散落在文档、网页和数据库中，从这些非结构化或半结构化信息源中提取有价值的知识，并转化为结构化形式，对于构建智能应用至关重要。知识图谱作为一种有效的知识表示形式，能够以图的形式组织实体、概念及其关系，为语义理解、智能问答、推荐系统等应用提供强大支持。

DeepSeek结构化信息抽取方案应运而生，解决从复杂文本高效、准确提取结构化信息的难题。结合先进自然语言处理技术和深度学习算法，DeepSeek自动识别抽取文本关键实体、关系和事件，转化为知识图谱节点和边，实现知识自动化构建更新。

为什么需要DeepSeek？

数据爆炸与知识需求：信息过载，人工处理效率低，需要自动化工具从海量数据中提取知识。
智能应用的基石：知识图谱是智能应用基础，如智能问答需依赖其快速准确检索答案。
跨领域通用性：适用于医疗、金融、教育等多领域，满足不同场景需求。

Ⅱ、DeepSeek方案的发展历程

初创阶段

DeepSeek方案最初聚焦特定领域，如医疗文献实体识别，利用传统机器学习方法取得初步成果，为后续发展奠定基础。

技术深化期

随着深度学习兴起，DeepSeek引入BERT等预训练模型，大幅提升了抽取精度与召回，拓展了应用领域。

成熟与拓展阶段

现在，DeepSeek融合多源信息，优化模型架构与训练策略，持续提升性能，成为知识图谱构建领域的领先方案。

Ⅲ、技术原理与实现

基于深度学习的实体识别

采用BiLSTM-CRF模型，结合上下文信息，精准识别文本中的各类实体。模型通过双向LSTM捕捉序列特征，再由CRF层考虑标签间的依赖关系，优化实体边界识别。

关系抽取技术

利用Transformer架构的优势，对实体对的关系进行分类。通过编码文本信息，模型能够学习到实体之间的语义关联，从而准确判断它们之间的关系类型。

事件抽取方法

将事件抽取视为序列标注与文本分类的结合，识别事件触发词并分类，确定事件类型与参数。

Ⅳ、部署过程与实例分析

环境准备

确保服务器具备充足的内存和GPU资源以加速训练。安装Python 3.6+、PyTorch、Transformers库等基础环境。

# 创建并激活虚拟环境
conda create -n deepseek-env python=3.8
conda activate deepseek-env

# 安装依赖库
pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers
pip install numpy pandas scikit-learn

数据预处理

对原始文本数据进行清洗，去除噪声和无关内容。标注实体、关系和事件，形成结构化的训练数据。

import pandas as pd

# 加载原始数据
raw_data = pd.read_csv("raw_data.csv")

# 清洗数据，去除空值和重复值
raw_data = raw_data.dropna().drop_duplicates()

# 对文本进行分词和标注
# 这里使用一个简化的标注示例
annotations = []
for text in raw_data["text"]:
    # 实际项目中，这里需要使用专业的标注工具或人工标注
    annotations.append({"entities": [...], "relations": [...]})

模型训练

加载预训练模型，添加适配层，用标注数据微调。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=num_entity_labels)

# 定义数据集类
class EntityDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, annotations, tokenizer):
        self.texts = texts
        self.annotations = annotations
        self.tokenizer = tokenizer

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.texts[idx]
        annotation = self.annotations[idx]

        encoding = self.tokenizer.encode_plus(
            text,
            add_special_tokens=True,
            max_length=128,
            truncation=True,
            padding="max_length",
            return_tensors="pt"
        )

        labels = [0] * 128  # 假设有0为填充标签
        for entity in annotation["entities"]:
            start, end, label = entity
            # 根据字符级位置映射到token级标签
            # 这里需要更复杂的逻辑来准确映射实体位置到token标签
            # 简化处理，实际项目中需要精确实现
            labels[start:end] = [label] * (end - start)

        return {
            "input_ids": encoding["input_ids"].flatten(),
            "attention_mask": encoding["attention_mask"].flatten(),
            "labels": torch.tensor(labels, dtype=torch.long)
        }

# 准备训练和验证数据
train_texts, val_texts, train_annotations, val_annotations = train_test_split(
    raw_data["text"], annotations, test_size=0.2
)

train_dataset = EntityDataset(train_texts, train_annotations, tokenizer)
val_dataset = EntityDataset(val_texts, val_annotations, tokenizer)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=16)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 训练循环
for epoch in range(3):
    model.train()
    for batch in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        input_ids = batch["input_ids"].to(device)
        attention_mask = batch["attention_mask"].to(device)
        labels = batch["labels"].to(device)

        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 验证循环
    model.eval()
    total_val_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for batch in val_loader:
            input_ids = batch["input_ids"].to(device)
            attention_mask = batch["attention_mask"].to(device)
            labels = batch["labels"].to(device)

            outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
            total_val_loss += outputs.loss.item()

    avg_val_loss = total_val_loss / len(val_loader)
    print(f"Epoch {epoch+1}, Validation Loss: {avg_val_loss}")

模型评估与优化

在测试集上评估模型，计算准确率、召回率和F1分数。通过调整超参数、增加训练数据和优化模型结构来提升性能。

from seqeval.metrics import classification_report

# 准备测试数据
test_dataset = EntityDataset(test_texts, test_annotations, tokenizer)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=16)

# 获取模型预测
model.eval()
true_labels = []
pred_labels = []

with torch.no_grad():
    for batch in test_loader:
        input_ids = batch["input_ids"].to(device)
        attention_mask = batch["attention_mask"].to(device)
        labels = batch["labels"].to(device)

        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        logits = outputs.logits

        # 解码标签和预测
        batch_pred_labels = []
        batch_true_labels = []
        for i in range(len(input_ids)):
            pred = torch.argmax(logits[i], dim=1).cpu().numpy()
            true = labels[i].cpu().numpy()

            # 去除填充部分
            mask = attention_mask[i].cpu().numpy().astype(bool)
            pred = pred[mask]
            true = true[mask]

            # 转换为序列标签格式
            pred_labels = [id2label[p] for p in pred]
            true_labels = [id2label[t] for t in true]

            batch_pred_labels.append(pred_labels)
            batch_true_labels.append(true_labels)

        true_labels.extend(batch_true_labels)
        pred_labels.extend(batch_pred_labels)

# 计算评估指标
report = classification_report(true_labels, pred_labels)
print(report)

应用集成

将训练好的模型集成到知识图谱构建系统中，实现自动化的信息抽取和知识图谱更新。

# 加载训练好的模型
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("./trained_model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./trained_model")

def extract_entities(text):
    encoding = tokenizer.encode_plus(
        text,
        return_tensors="pt",
        add_special_tokens=True
    ).to(device)

    with torch.no_grad():
        outputs = model(**encoding)

    logits = outputs.logits
    predictions = torch.argmax(logits, dim=2).cpu().numpy()[0]

    # 解码实体
    tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(encoding["input_ids"][0].cpu().numpy())
    entities = []
    current_entity = None

    for idx, pred in enumerate(predictions):
        if pred != 0:  # 0表示非实体
            label = id2label[pred]
            if current_entity is None:
                current_entity = {"label": label, "tokens": [tokens[idx]]}
            elif label == current_entity["label"]:
                current_entity["tokens"].append(tokens[idx])
            else:
                # 保存上一个实体
                entities.append({
                    "text": "".join(current_entity["tokens"]),
                    "label": current_entity["label"],
                    "start": idx - len(current_entity["tokens"]),
                    "end": idx
                })
                current_entity = {"label": label, "tokens": [tokens[idx]]}
        else:
            if current_entity is not None:
                entities.append({
                    "text": "".join(current_entity["tokens"]),
                    "label": current_entity["label"],
                    "start": idx - len(current_entity["tokens"]),
                    "end": idx
                })
                current_entity = None

    # 处理最后一个实体
    if current_entity is not None:
        entities.append({
            "text": "".join(current_entity["tokens"]),
            "label": current_entity["label"],
            "start": len(text) - len(current_entity["tokens"]),
            "end": len(text)
        })

    return entities

# 示例文本
text = "苹果公司（Apple Inc.）是一家由史蒂夫·乔布斯等人创立的科技公司，总部位于美国加利福尼亚州库比蒂诺市。"

# 提取实体
entities = extract_entities(text)
print("Extracted entities:", entities)

Ⅴ、未来展望探讨

智能问答系统

DeepSeek方案能够为智能问答系统提供精准的知识支持，通过抽取文本中的实体和关系，构建知识图谱，使系统能够理解问题的语义并从知识图谱中检索相关信息，给出准确的回答。

个性化推荐

在推荐系统中，DeepSeek可以帮助分析用户的行为数据和偏好，从文本描述中提取特征，构建用户画像和物品知识图谱，从而实现更精准的个性化推荐。

金融风控

金融领域对风险控制有严格要求，DeepSeek方案可以处理大量的金融文本数据，如新闻报道、公司财报等，抽取关键信息，构建金融知识图谱，辅助风控模型进行风险评估和预警。

医疗健康

医疗文献和病历数据蕴含着丰富的知识，DeepSeek能够从中抽取医学实体和关系，构建医疗知识图谱，为医疗决策支持、疾病诊断辅助等应用提供有力支撑。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

腾讯技术创作特训营S12#AI进化论

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