初号机暴走事件-技术圈

初号机暴走事件
2015年第三使徒登陆第三新东京市，初号机在面对第三使徒时，由于真嗣首次驾驶EVA作战，战况非常残酷，初号机的头部被第三使徒刺穿，左腕被扯断，导致与初号机保持神经连接的真嗣失去了意识。在这样极限的情况下，初号机开始了暴走状态，使用再生功能修复了左腕，并且徒手撕裂了第三使徒的AT Field，虐杀了第三使徒。
EVA粉丝可以在看完文章后去B站温习一下～

上面这段文本描述了初号机的第二次暴走事件，倘若我们想用人工智能的技术从这段文本中抽取出“初号机暴走事件”，需要用到NLP领域的“事件抽取技术”。

接下来笔者将分别介绍事件定义、任务定义、数据标注、事件抽取模型以及模型demo。

1 事件定义

事件是指在一定时间、地点发生的涉及一个或多个参与者的具体行为，通常可以描述为一种状态的变化[1]。有的情况下，事件的结构是预先定义好的，这类事件属于“封闭领域”事件，比如这里的初号机暴走事件。

事件类型

暴走事件

事件论元

暴走时间：2015年
暴走地点：第三新东京市
暴走原因：真嗣失去了意识
暴走主角：初号机
暴走后果：虐杀了第三使徒

2 事件抽取任务定义

事件抽取的目的是检测文本中存在的事件实例，并且识别出存在的事件类型及所有的参与者和属性。简单的理解就是从非结构化的文本中获取结构化表示的事件实例。

3 数据标注

事件抽取也是一种信息抽取任务，虽然抽取的是一定结构的文本信息，但简单来看也只是抽取出表示事件论元的一些文本片段，以及确定某个事件类型，加上这里仅仅涉及到单事件的抽取，不存在多个事件的论元嵌套问题，而文本片段可以看作是实体，因此可以使用简单的命名实体识别（NER）方法来抽取出事件论元的文本片段。

一段文本中存在的事件类型往往由关键的触发词隐式地表达出来，例如这段文本的“暴走状态”，这种隐式的表达也体现在整段文本的语义表达中，因此可以结合全文的语义编码对事件类型进行分类。总的来说，可以联合预测文本的事件类型以及抽取出事件论元的实体。

所以标注的形式基本可以确定下来，事件类型的标注看作文本分类的标注，把数据集的事件类型转换为数字集合(0,1,2,...,k)，获得该文本的事件类型分类标签 L ∈[0, k]。

将事件论元抽取看作NER标注，这里对于实体类型的标注有2种方案：

直接把事件论元作为实体类型，例如暴走时间、暴走地点；
把事件类型和事件论元结合起来作为实体类型，例如暴走事件—暴走时间、暴走事件—暴走原因

后者能够更好的联合文本事件类型分类结果抽取事件实例，因此这里选择后者的标注方式，采用BIO标签对文本进行序列标注（标注样例如下）。

事件抽取模型

这里介绍一种笔者用到的事件抽取模型。

文本输入BERT编码器分别获得句向量编码（batch, hidden_size)和序列编码(batch, sequence_len, hidden_size)。句向量输出用于分类器对事件类型进行分类，编码输出用于BIO序列标注模型抽取实体。

训练过程的误差损失为事件类型的分类损失加上抽取事件论元的损失:

预测过程中，对抽取出的每种”事件类型—论元“实体进行平均置信度排序，筛选出每种“事件类型-论元”中置信度最高的实体，再结合文本预测的事件类型对剩余”事件类型—论元“实体进行筛选，留下与预测的事件类型相匹配的论元实体，组合成预测的事件实例。

筛选过程如下：

模型Demo

这里先给出简易版模型Demo，在下一篇事件抽取文章中，将提供完整开源代码和数据集，欢迎持续关注！

from transformers import BertPreTrainedModel, BertModelclass BertForEventExtract(BertPreTrainedModel):    def __init__(self, config):        super(BertForEventExtract, self).__init__(config)        self.bert = BertModel(config) # 定义BERT编码器        self.num_labels = config.num_labels #实体BIO标签        self.event_type_outputs = nn.Linear(config.hidden_size, 5) # 假设这里一共有5种事件类型，该层用于对文本句向量进行事件类型分类        self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)        self.BIO_classifier = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels) # 该层用于对每个字符进行BIO标签分类        self.init_weights()
    def forward(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None, position_ids=None, head_mask=None, labels=None):        outputs = self.bert(input_ids,                            attention_mask=attention_mask,                            token_type_ids=token_type_ids,                            position_ids=position_ids,                             head_mask=head_mask) # 获取BERT的输出
        sequence_output = outputs[0] #序列编码输出        pooled_output = outputs[1] #序列句向量输出
        # 预测BIO实体        sequence_output = self.dropout(sequence_output)        BIO_logits = self.BIO_classifier(sequence_output)
        # 预测事件类型        pooled_output = self.dropout(pooled_output)        event_type_logits = self.event_type_outputs(pooled_output)
        if labels is not None:            BIO_labels, event_type_label = labels            BIO_loss = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-1)(BIO_logits.view(-1, self.num_labels), BIO_labels.view(-1))            event_type_loss = nn.CrossEntropyLoss()(event_type_logits, event_type_label.view(-1))            outputs = BIO_loss + event_type_loss        else:            outputs = (BIO_logits, event_type_logits)
        return outputs

引用

[1]Ace (Automatic Content Extraction) English Annotation Guidelines for Events, Linguistic Data Consortium, Philadelphia, PA, USA, 2005.

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