• 基于文档结构和外部知识的文档级别实体关系抽取
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      • CDR的外部描述性知识
    • CHR
    • • CHR的外部结构性知识
  • 训练
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  • 论文

基于文档结构和外部知识的文档级别实体关系抽取

目录结构

configs/     -- 存放配置文件
data/		 -- 存放数据集以及外部知识数据
data_processing/          -- 存放数据处理代码
embeds/                   -- 存放词向量
jena/                     -- 存放Jena用于加载解析CDR的MeSH三元组数据
OpenKE/                   -- 训练知识图谱嵌入表示
networks/                 -- 存放主要的网络结构代码，以下列出主要的代码
	| layers/                     -- 存放网络结构层的代码
		\ walks.py                -- walk aggregation layer, EoG的核心
		\ modules.py              -- 词嵌入层、局部信息编码层和全局信息编码层
		\ loss.py                 -- Soft F-Measure损失函数
		\ attention.py            -- MM边的表示中需要用到的Argument　Based　Attention计算
		\ gcn.py                  -- 对比面向结点的图神经网络GCN
		\ gat.py                  -- 对比面向结点的图神经网路GAT
	\ trainer.py                  -- 数据处理、模型构建、训练、验证以及预测的流程控制
	\ baseline.py                 -- 原始的EoG，改进了SS边的表示，以及修正了[bug](https://github.com/fenchri/edge-oriented-graph/issues/12)
    \ nog.py                                            -- 对比使用面向结点的图神经网络GCN和GAT
	\ baseline_fm.py                                    -- 加入Soft F-Measure Loss
	\ baseline_fm_doc_sec_by_enc.py                     -- 根据配置文件可以加入文档结点和章节结点
	\ baseline_fm_doc_sec_ne_by_enc_nonmissing.py       -- 加入结构性知识，根据配置文件可选择: +KS/TransE或+KS/RESCAL
	\ baseline_fm_doc_sec_ne_by_enc_cat.py              -- 对比拼接方式加入结构性知识，+Cat/TransE
	\ baseline_fm_doc_sec_ne_desc_by_max_nonmissing.py  -- +KS/TransE+KD/Emb
	\ baseline_fm_doc_sec_ne_desc_by_enc4_nonmissing.py -- +KS/TransE+KD/Enc
	\ baseline_fm_doc_sec_ne_desc_by_enc_nonmissing_d2v -- +KS/TransE+KD/D2V
	\ ... 其余代码可以不管

scripts/      -- 存放运行脚本

dataset.py    -- 加载整个数据集
evaluate.py   -- 验证结果文件
loader.py     -- 用于获取mini-batch形式的数据
reader.py     -- 用于读取数据集中的格式化后的数据
run.py        -- 运行入口代码文件
utils.py　　　 -- 工具代码

实验结果记录

所有实验结果都在10.249.145.243:/disk3/lt/Coding/G4RE的outputs目录中

以时间作为文件命名，对应的记录在：

https://docs.qq.com/sheet/DYmhuRWJ4VlR5ZExj?tab=BB08J2

数据预处理

克隆OpenKE:

git clone https://github.com/thunlp/OpenKE

使用的虚拟环境

• 链接：https://pan.baidu.com/s/1O13Wu30nD2bj7wNqg7CaDQ 密码：kms6
• 链接：https://pan.baidu.com/s/1So4ZX-0Xfo_zXczML5uGFw 密码：843g

解压后放在anaconda安装目录的envs目录下，注意替换里面的执行路径才能正常使用

也可以在111的/home/lt/anaconda3/envs或247的相应目录下找到

CDR

CDR的外部结构性知识

cd data/MESH
wget ftp://ftp.nlm.nih.gov/online/mesh/rdf/2017/mesh2017.nt.gz
wget ftp://ftp.nlm.nih.gov/online/mesh/rdf/2015/mesh2015.nt.gz
gunzip mesh2017.nt.gz
gunzip mesh2015.nt.gz

利用Jena Fuseki的SPARQL接口查询mesh.nt中的数据，得到MeSH知识图谱的三元组数据，用于得到知识图谱嵌入表示

cd jena/apache-jena-3.13.0
bash main.sh
cd ..
cd apache-jena-fuseki-3.13.0
bash main.sh

cd jena
python connect_medic_to_mesh.py
cd -
cd data/MESH
python create_trans_data.py

这里对MeSH知识图谱进行了精简，抽取了3种关系，其对应的谓词为:

• parent:"<http://id.nlm.nih.gov/mesh/vocab#parentTreeNumber>";
• mapped_to:"<http://id.nlm.nih.gov/mesh/vocab#mappedTo>"和"<http://id.nlm.nih.gov/mesh/vocab#preferredMappedTo>";
• has_descriptor:"<http://id.nlm.nih.gov/mesh/vocab#hasDescriptor>"

抽取了3种类型的实体:

• Chemicals and Drugs
• Diseases
• 通过上述3种关系连接到以上两种实体的其他实体都作为Other类型的实体

conda activate openke
python data/MESH/create_trans_data.py
cd OpenKE
python train_cdr_transe.py  # TransE得到的知识图谱嵌入表示
python train_cdr_rescal.py  # RESCAL得到的知识图谱嵌入表示

CDR的外部描述性知识

cd data/CTD
gunzip CTD_chemicals.csv.gz
gunzip CTD_diseases.csv.gz
python merge_ctd.py  # 将Chemicals和Diseases的描述合在一起使用

cd data_processing
bash process_cdr.sh
python statistics.py --data ../data/CDR/processed/train.data
python statistics.py --data ../data/CDR/processed/dev.data
python statistics.py --data ../data/CDR/processed/test.data

# 处理描述性知识
python description2pkl.py ../data/CTD/CTD.csv ../data/CTD/CTD.pkl

# 训练Doc2Vec
python desc_doc2vec.py
python get_doc2vec_pkl.py 

CHR

CHR的外部结构性知识

处理CHR数据集，去除self-relation，下载Biochem4j图谱中化学实体构成的三元组数据，用于得到知识图谱嵌入表示

cd data/CHR
python process_chr.py

cd data/BioChem4j
python download.py
python create_trans_data.py

BioChem4j精简后包括的关系类型：

• is_a
• has_functional_parent
• is_tautomer_of
• is_conjugate_base_of
• is_conjugate_acid_of
• has_parent_hydride
• is_substituent_group_from
• has_part
• is_enantiomer_of

实体类型仅包含Chemicals

​

conda activate openke
python data/BioChem4j/create_trans_data.py
cd OpenKE
conda activate openke
python train_chr_transe.py  # TransE得到的知识图谱嵌入表示
python train_chr_rescal.py  # RESCAL得到的知识图谱嵌入表示

cd data_processing
bash process_chr.sh 
python statistics.py --data ../data/CHR/processed/train.data
python statistics.py --data ../data/CHR/processed/dev.data
python statistics.py --data ../data/CHR/processed/test.data

训练

• 配置文件在configs/目录下

• 运行脚本在scripts/目录下

• 运行，例如：

bash scripts/cdr/run_baseline_fm_doc_sec_ne_desc.sh

• 测试：

bash scripts/cdr/run_evaluate.sh

代码目录

• 数据处理部分主要在219.223.251.111:/home/lt/Coding/G4RE中

• 实验部分主要在10.249.145.243:/disk3/lt/Coding/G4RE中

参考

原始的代码来自https://github.com/fenchri/edge-oriented-graph，对应的论文《 Connecting the Dots Document-level Neural Relation Extraction with Edge-oriented Graphs 》建议阅读之后会对本部分的代码有更好的了解

这里保留了数据预处理部分，但是重写了所有的网络部分，同时增加了CHR数据集，以及外部知识的预处理。

数据来源

• https://biocreative.bioinformatics.udel.edu/resources/corpora/biocreative-v-cdr-corpus/
• http://biochem4j.org/
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/pubtator/
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/
• http://nactem.ac.uk/CHR/
• https://meshb.nlm.nih.gov/search
• ftp://ftp.nlm.nih.gov/online/mesh/rdf/

论文

T. Li, W. Peng, Q. Chen, X. Wang and B. Tang, "KEoG: A knowledge-aware edge-oriented graph neural network for document-level relation extraction," 2020 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2020, pp. 1740-1747, doi: 10.1109/BIBM49941.2020.9313590.