金融领域知识图谱的命名实体识别与关系抽取研究【附数据】

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（1）知识图谱发展现状及特定领域知识图谱构建问题

近年来，计算机性能持续提高，互联网文本信息呈爆炸式增长。在此背景下，把 Web 信息转变为结构化、知识化形式，构建由概念、实体、关系组成的知识图谱这一语义网络已成为必然趋势。知识图谱依据适用范围可分为通用知识图谱和领域知识图谱。2012 年谷歌将知识图谱用于搜索引擎后，通用知识图谱在工业界和学术界都获得了巨大发展。但领域知识图谱的发展相对滞后，因为其适用范围和构造要求特殊，面临着诸多难题。

一方面，领域知识图谱缺乏标注语料。标注语料对于知识图谱的构建至关重要，它是训练模型的基础数据。然而在特定领域中，收集和整理标注语料的难度较大，耗费大量的人力和时间。另一方面，构建过程人工程度高。从实体识别到关系抽取，每个环节都需要大量的人工干预，这不仅效率低下，而且容易引入人为误差。这些问题严重制约了领域知识图谱的发展，尤其是在像金融这样复杂且专业性强的领域。

以金融领域为例，金融领域有大量的专业术语、复杂的业务关系和独特的概念体系。要构建金融领域知识图谱，需要准确识别如金融机构、金融产品、金融交易等各种实体，还要理清它们之间诸如合并、收购、持股、转让、投资等复杂关系。这需要深入研究适合金融领域的知识图谱自动构建方法，以克服现有困难，提高构建效率和质量。

（2）以金融领域为例的命名实体识别改进方法

在构建领域知识图谱过程中，命名实体识别是关键环节，尤其是在金融领域。针对金融领域命名实体识别问题，以 CRF（条件随机场）和 Bi - LSTM（双向长短期记忆网络）算法为基础来探索改进方法。

对于标注语料较少这一问题，采用主动学习与 CRF 结合的策略。主动学习通过挑选最有价值的未标注数据让人工标注，从而在增加少量人工标注语料的情况下，有效提高模型性能。通过这种方式，使 CRF 识别的 F 值达到了 91.46%。这一过程需要精心设计选择策略，例如根据数据的不确定性、代表性等因素来挑选未标注数据，以最大程度地利用有限的人工标注资源。

在训练数据较少、神经网络训练不充分的情况下，利用领域未标注文本预训练词向量，并将其作为 Bi - LSTM + CRF 模型的输入。未标注文本在金融领域往往大量存在，充分挖掘这些文本中的信息可以弥补训练数据的不足。预训练词向量能够捕捉到词语在特定领域中的语义和语法特征，为模型提供更丰富的信息。通过这种方法，大幅提升了 Bi - LSTM + CRF 模型的效果，F 值达到 91.76%。这意味着模型能够更准确地识别金融领域中的各种实体，如银行、证券、基金等金融机构名称，以及股票、债券、期货等金融产品名称，为后续的知识图谱构建奠定坚实基础。

（3）金融领域关系抽取的改进方法及完整构建流程

在金融领域知识图谱构建中，关系抽取同样重要。针对金融领域中合并、收购、持股、转让、投资等五种关系的抽取问题，将其抽象为机器学习分类问题。

首先，通过构建多种特征来丰富数据表示。其中包括词特征，即抽取关系中的关键词，比如 “收购”“转让” 等词汇，这些词汇能直接反映关系类型；位置特征，即实体在文本中的相对位置信息，这有助于确定实体之间的关联；语法特征，比如句子的语法结构，通过分析主谓宾等语法成分来推断关系。通过这些特征的构建，为机器学习模型提供了更全面的信息。

然后，对比多种传统的机器学习分类算法。这些算法各有优缺点，在不同的数据分布和任务场景下表现各异。在此基础上，采用深度随机森林的方法。深度随机森林能够挖掘关系间深层次的组合特征，从而在所有分类任务中显著提升 F 值。这使得模型在判断金融实体之间的复杂关系时更加准确，例如准确判断某公司对另一家公司是持股关系还是收购关系，或者确定一次金融交易是投资还是转让行为。

以构建金融领域知识图谱为例，建立了一套完整的领域知识图谱构建流程。首先是分布式爬虫，它能够从大量的金融网页、新闻、报告等网络资源中收集相关文本信息，为后续的处理提供数据基础。然后是众包标注平台，通过让多人参与标注，一定程度上缓解标注语料不足的问题，同时提高标注的准确性和效率。接着是运用改进后的领域命名实体识别算法和领域关系抽取算法，对收集到的数据进行处理，识别出金融实体和它们之间的关系，最终构建出高质量的金融领域知识图谱。

 % 模拟命名实体识别过程（以简单示例）

    
 text_data = {'某银行发布新的理财产品','基金公司A收购了公司B'}; % 金融文本数据
    
 ground_truth_entities = {['银行','理财产品'],['基金公司','公司']}; % 真实实体
    
 % 这里假设简单的CRF模型实现（实际更复杂）
    
 crf_model = trainCRFModel(text_data, ground_truth_entities); % 训练CRF模型
    
 new_text = '金融机构C推出新服务';
    
 [predicted_entities, scores] = predictCRF(crf_model, new_text); % 预测实体
    
 disp('预测的命名实体：');
    
 disp(predicted_entities);
    
  
    
 % 模拟关系抽取过程（简单示例）
    
 relation_data = {'公司A收购公司B','公司C转让股权给公司D'}; % 关系文本数据
    
 ground_truth_relations = {'收购','转让'}; % 真实关系
    
 % 假设简单的机器学习分类模型（这里用逻辑回归示例，实际用深度随机森林等更好方法）
    
 classifier = trainClassifier(relation_data, ground_truth_relations); % 训练分类器
    
 new_relation_text = '公司E对公司F进行投资';
    
 [predicted_relation, prob] = classify(classifier, new_relation_text); % 预测关系
    
 disp('预测的关系：');
    
 disp(predicted_relation);