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首頁(yè)Tempo數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)是對(duì)數(shù)據(jù)的深度探索，發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值：圖形化拖曳式的數(shù)據(jù)挖掘建模工具，開箱即用的內(nèi)置機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讓業(yè)務(wù)人員快速進(jìn)行數(shù)據(jù)模型構(gòu)建與優(yōu)化，完成數(shù)據(jù)深層次價(jià)值的探索與挖掘。更多詳細(xì)介紹盡在網(wǎng)站內(nèi)部，今天我們著重給大家介紹其中文本挖掘之信息抽取。
1、信息抽取
信息抽取的定義為：從自然語(yǔ)言文本中抽取指定類型的實(shí)體、關(guān)系、事件等事實(shí)信息，并形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸出的文本處理技術(shù)。
信息抽取有許多不同的用途，一種典型的應(yīng)用是使用信息抽取面向特定任務(wù)的結(jié)構(gòu)化信息，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展產(chǎn)生了海量的信息,由于文本數(shù)據(jù)的多樣性和異構(gòu)性,對(duì)這些的信息進(jìn)行檢索和處理受到很大的限制,而信息抽取則致力于將這些信息轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),滿足搜索引擎和數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)應(yīng)用。另一種典型的應(yīng)用是特定目標(biāo)信息的發(fā)現(xiàn)和識(shí)別（如發(fā)現(xiàn)與“人工智能”相關(guān)的新聞）。在現(xiàn)在的Web中，相關(guān)的信息往往被無(wú)關(guān)的信息的淹沒(méi)，而信息抽取技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)并整理蘊(yùn)含在海量信息中的特定目標(biāo)信息，為正確決策提供大量的相關(guān)情報(bào)，大大降低需要的人工成本。
2、算法原理
語(yǔ)言的表述通常具有規(guī)律性，對(duì)于相似意圖的描述一般會(huì)有固定的表達(dá)模式，對(duì)這些固定表達(dá)模式進(jìn)行泛化即可抽象出語(yǔ)言表述對(duì)應(yīng)的模板。如我們常說(shuō)“我 吃 蘋果”和“我 吃 梨”，那么通過(guò)泛化表述語(yǔ)句中的不同部分，就可以抽象出相應(yīng)的語(yǔ)言表述模板“我 吃 [FOOD]”，其中[FOOD]稱為泛化槽位，即在槽位中填上其他的詞（如“西瓜”），就可以生成新的語(yǔ)句“我 吃 西瓜”。很顯然，槽位的填充是要滿足一定約束的，如[FOOD]槽位應(yīng)該填充食物相關(guān)的詞才是符合語(yǔ)義的，這些約束就是所謂的規(guī)則。
規(guī)則模板引擎我們期望實(shí)現(xiàn)的是簡(jiǎn)單匹配, 所以我們對(duì)于文法的設(shè)計(jì)盡可能的簡(jiǎn)化，定義模板的元字符為四類：泛化槽位、固定詞、通配符、注冊(cè)函數(shù)。例如我們構(gòu)造了一個(gè)識(shí)別建筑物地址的模板：
[D:ner_street][F:num]號(hào)[W:1-6][D:building]
很顯然，構(gòu)造該模板如圖1是基于如下的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行的：我們經(jīng)常有“長(zhǎng)安路26號(hào)宏遠(yuǎn)大廈”這樣的表述，所以“長(zhǎng)安路”可以被泛化為槽位，以便其他街道的名稱也能適用，同理“大廈”被歸集到[D:building]的槽位詞典中；至于多少號(hào)的數(shù)字可以通過(guò)數(shù)字識(shí)別的注冊(cè)函數(shù)實(shí)現(xiàn)；而大廈的名稱比較多樣化，索性就用通配符匹配“大廈”前面的1-6個(gè)字節(jié)實(shí)現(xiàn)。
圖1 模板Trie樹匹配示例
3、利用Tempo數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)實(shí)現(xiàn)信息抽取
Tempo文本挖掘算法模塊提供了豐富的文本挖掘功能節(jié)點(diǎn)，能夠覆蓋整個(gè)文本挖掘的生命周期，它在兼顧專業(yè)性的同時(shí)保持非常友好的易用性。Tempo友好的圖形化操作界面，使用鼠標(biāo)即可完成數(shù)據(jù)挖掘全過(guò)程；便捷的參數(shù)設(shè)置窗口，使模型的構(gòu)建更加靈活；自定義詞典、配置文件均為明文，可滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的個(gè)性化需求。
金融機(jī)構(gòu)向客戶發(fā)送的短信是文本形式的，需要從這些文本短信中分析出用戶是否出現(xiàn)逾期記錄，逾期行為的具體信息，如逾期時(shí)間、逾期金額、借款機(jī)構(gòu)等。以金融信貸短信的信息抽取為例子，我們講如何利用Tempo信息抽取節(jié)點(diǎn)從金融信貸短信中抽取出逾期金額、時(shí)間、借款機(jī)構(gòu)等結(jié)構(gòu)化信息點(diǎn)。抽取過(guò)程可分為下面三部分：
圖2 信息抽取流程
第一步，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
在使用信息抽取算法時(shí)，需要將短信文本整理為Tempo可讀取的文件格式，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)表或者txt、 csv等文本文件。我們整理的數(shù)據(jù)格式如下表：
| id | 短信文本 |
| 1 | 【華嚴(yán)法務(wù)】尊敬的客戶，您在閃電平臺(tái)借款截止2016年07月28日逾期共計(jì)1000元。若您還款困難，請(qǐng)立即聯(lián)系客服為您協(xié)調(diào)解決?；貜?fù)TD退訂。 |
| 2 | 【信而富】尊敬的客戶，您的借款已逾期，需還款520.50元。請(qǐng)前往微信公眾號(hào)“信而富現(xiàn)金貸”還款，避免產(chǎn)生更多延遲還款服務(wù)費(fèi)及不良的信用影響。點(diǎn)滴信用，成就未來(lái)！ |
| 3 | 【靠譜鳥】尊敬的客戶，您在更美貸借款1000逾期未還，我司將上報(bào)全國(guó)誠(chéng)信系統(tǒng)并起訴至法院，請(qǐng)轉(zhuǎn)告盡快還款電話4008986985，回復(fù)TD退訂 |
| … | … |
第二步：構(gòu)建信息抽取模型
這一步是最重要的一步，打開信息抽取節(jié)點(diǎn)，配置模版文件、槽位文件、可略詞文件。我們的目的是抽取，日期、逾期金額、貸款機(jī)構(gòu)。
圖3信息抽取節(jié)點(diǎn)參數(shù)界面
分別點(diǎn)擊下載模版文件、槽位文件、可略詞文件。下載完成后本地會(huì)出現(xiàn)三個(gè)txt文件，以第一條短信為例，我們看一下如何配置這三個(gè)文件，第一條的文本短信內(nèi)容為：“【華嚴(yán)法務(wù)】尊敬的客戶，您在閃電平臺(tái)借款截止2016年07月28日逾期共計(jì)1000元。若您還款困難，請(qǐng)立即聯(lián)系客服為您協(xié)調(diào)解決?；貜?fù)TD退訂。”，目的是抽取日期，逾期金額，貸款機(jī)構(gòu)。因?yàn)橥唤鹑跈C(jī)構(gòu)發(fā)送的短信信息格式相對(duì)固定，通過(guò)模板基于元字符匹配并提取文本中的可變字符，以上短信中紅字部分均為可變字符，這些可變字符正好對(duì)應(yīng)我們想要抽取的貸款機(jī)構(gòu)，逾期金額和日期。首先我們抽取貸款機(jī)構(gòu)，短信中貸款機(jī)構(gòu)出現(xiàn)的上下文為“在XXXX借款”，因?yàn)槲覀儫o(wú)法判定用戶在什么平臺(tái)上借款，所以匹配“閃電平臺(tái)”用任意字符匹配，我們就可以使用匹配出閃電平臺(tái)，接著通過(guò)內(nèi)置的注冊(cè)函數(shù)匹配日期。最后我們匹配逾期金額，逾期金額出現(xiàn)的上下文為“逾期共計(jì)1000元”我們的目的是把“1000”抽取出來(lái)，逾期金額一般為數(shù)字，因此用[F:num]匹配數(shù)字，一般只有在“元”，或者“塊”，“美元”等詞前面出現(xiàn)的數(shù)字才為金額。所以在[F:num]后增加槽位。應(yīng)此最終的匹配模板為：“【】在借款截止逾期共計(jì) 機(jī)構(gòu)_6,還款日期_8:date,金額_10:double”。模板信息主要包含兩部分內(nèi)容，其中“【】在借款截止逾期共計(jì)”為規(guī)則模板，“機(jī)構(gòu)_6,還款日期_8:date,金額_10:double”為抽取的結(jié)構(gòu)化信息，兩個(gè)字符串以Tab鍵間隔。“機(jī)構(gòu)_6”表示抽取的信息字段名為“機(jī)構(gòu)”值在第6個(gè)槽位，槽位索引從1開始，一個(gè)元字符代表一個(gè)槽位。“還款日期_8”表示抽取的信息字段名為“還款日期”值在第8個(gè)槽位，“date”表示輸出類型為日期型；“金額_10”表示抽取的信息字段名“金額”值在第10個(gè)槽位，“double”表示輸出的金額格式為double類型。以上短信文件信息抽取最終的規(guī)則模板文件為：
| 規(guī)則模板文件 |
| 【 【 【 |
槽位詞典文件為：
| 槽位詞典文件 | |
還款 還錢 元 塊 美元 歐元 已 已在 已經(jīng) |
|
可忽略詞文件為：
| 可忽略詞文件 | |
| 的 了 |
|
將這三個(gè)文件分別上傳到對(duì)應(yīng)為目錄下。算法在校驗(yàn)規(guī)則模版文件、槽位文件、可略詞文件合法完成后會(huì)根據(jù)以上文件構(gòu)建規(guī)則模版樹和槽位樹，把構(gòu)造的對(duì)象分發(fā)到分布式節(jié)點(diǎn)上供各節(jié)點(diǎn)對(duì)文本分布式信息抽取。
圖4文本信息抽取流程圖
第三步：開始信息抽取
信息抽取是基于Spark集群中的RDD數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)文本信息抽取，基于RDD分布式遍歷每一條文本，通過(guò)分發(fā)到各節(jié)點(diǎn)的信息抽取模型實(shí)現(xiàn)對(duì)文本信息抽取的原子操作。抽取結(jié)果如下圖
信息抽取是基于Spark集群中的RDD數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)文本信息抽取，基于RDD分布式遍歷每一條文本，通過(guò)分發(fā)到各節(jié)點(diǎn)的信息抽取模型實(shí)現(xiàn)對(duì)文本信息抽取的原子操作。抽取結(jié)果如下圖
圖5文本信息抽取結(jié)果表
以上是美林?jǐn)?shù)據(jù)小編對(duì)基于Tempo數(shù)據(jù)挖掘工具的文本挖掘中信息抽取的詳細(xì)介紹，想要了解更多Tempo數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)功能的小伙伴，歡迎您來(lái)電咨詢或試用我們的產(chǎn)品，我們將竭誠(chéng)為您服務(wù)！
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