EvolutionaryEventGraph
Evolutionary Event Graph based on Travel note crawled from XieCheng，基于50W携程出行攻略的顺承事件抽取与事件图谱构建.
项目来源
目前,以谓词性短语作为事件表示的方法方兴未艾,针对特定领域,构建起特定领域的顺承事件图谱,可以支持事件推理,基于事件的意图识别与推荐等多项运用. 本项目将从出行领域展开进行实验.
项目构成
本项目由两个部分的组成,具体包括语料的获取以及基于语料的事件挖掘两个部分,具体项目目录包括:
news_spider:基于scrapy的游记采集脚本
event_graph:基于依存句法与顺承模式的顺承事件抽取脚
image:游记顺承事件图谱效果图
一 出行领域语料的获取
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语料来源:携程出行攻略
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时间范围:2018年7月14日之前
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采集方式:使用scrapy编写爬虫脚本进行抓取
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采集规模:共采集505767篇，量级50W
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采集脚本目录:news_spider/travelspider
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语料举例:
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二 基于出行语料的顺承事件图谱构建
1, 顺承事件的抽取
event_extract.py, 思想步骤如下:
- 输入游记文本
- 对游记进行长句切分
- 基于构造的顺承关系模板,进行顺承前后部分提取, 转入4)
- 对3)得到的部分进行短句处理,转入5)
- 对4)得到的短句进行谓词性短语提取
- 对5)得到的谓词性短语向上汇聚,得到一个长句的谓词性短语有序集合
- 对6)步骤得到的谓词性短语集合,以滑窗方式构造顺承关系事件对
- 对步骤7)得到的顺承事件对进行汇总,最终得到顺承事件库
- 对8)进行事件进行整合,去除过低频次的事件,构造标准顺承关系库
2, 顺承事件图谱的展示
10)使用VIS插件进行顺承关系图谱构建与展示, event_graph.py
11)由于VIS作为一个封装的JS库,因此生成的顺承图谱在项目中暂时设置到500,见travel_event_graph.html
三 顺承关系图谱效果
1) 总体图谱样式
以500个顺承事件, 进行顺承事件图谱展示,结果是一张事件网络,这是一个大的顺承关系图谱,由众多小子图谱构成
2) 去丽江子图谱
该子图谱围绕"去丽江旅游"这一出行事件为核心形成的事件群:
3) 飞机路线子图谱
该子图谱显示了选择飞机进行出行形成的事件序列
4) 火车路线子图谱
该子图谱显示了选择火车进行出行形成的事件序列
5) 订酒店事件图谱
该子图谱描述了一个"预定酒店不愉快事件",从预定到失望到总结,在这条顺承事件链表现出来
6) 做饭事件图谱
该子图谱表示了一个"做饭"场景下的顺承事件,感觉也很有意思
总结
- 该项目只是一个基于50W文章领域语料,运用简单提取方式形成的顺承关系图谱demo,还有很多不足
- 该项目目前是形成了事件节点为326781个, 顺承事件对为543580条,分别为30W和50W的图谱规模
- 对于谓词性短语进行事件表示是事件表示的一种方式,本方法只采用VOB关系进行提取,这种方式还有待改进
- 以3)得到的结果中,还存在大量噪声,这一方面准确率受依存句法的准确性限制,另一方面该依存关系可能还相对单一,不够准确
- 在构造顺承事件序列的方法,本项目采用的是长句为单位下的滑窗方式进行构造,这个方式还有待改进
- 基于目前形成的顺承关系图谱还有待于进一步挖掘,可以在此基础上完成更多有价值的信息挖掘
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刘焕勇，中国科学院软件研究所