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为什么划掉你的名字，为什么不敢与你对视

                                                                —— 25.4.21

一、R-BERT：基于BERT的关系抽取模型 

        R-BERT（Relation BERT）是一种用于关系抽取（Relation Extraction）任务的模型，它结合了预训练语言模型 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的强大语言理解能力，在关系抽取领域取得了较好的效果。

        输入一段文本，在两个特殊的实体前后加上两对不同的token，用token强调不同的实体

1.模型结构与设计

Ⅰ、核心思想：

        在BERT基础上显式标记实体位置，结合句子全局信息和实体局部信息进行关系分类。

Ⅱ、输入设计：

① 实体标记：

        在实体前后插入特殊符号（如 “实体1” 和 “#实体2#”），帮助BERT定位实体位置。

② 输出特征：

        提取BERT输出的三部分向量——[CLS]句子向量、实体1的平均向量、实体2的平均向量。

Ⅲ、分类模块：

① 特征融合：

        将三个向量分别通过Dropout、Tanh激活和全连接层，拼接后输入分类器。

② 共享权重：

        实体1和实体2的特征处理层共享参数，减少模型复杂度。

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2.计算方式与训练策略

Ⅰ、实体向量计算：

        对实体对应的隐藏状态进行平均池化，生成实体表征。

Ⅱ、损失函数：

        多类交叉熵损失，适用于关系分类任务（如SemEval-2010 Task 8数据集中的9类关系）。

Ⅲ、关键实验结论：

        移除实体标记符会使F1值下降1.27%，仅使用[CLS]向量则下降1.26%，证明显式标记实体的重要性

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3.应用场景

Ⅰ、人物关系分类：

        例如识别“亲戚”“上下级”等社会关系。

Ⅱ、医学文本分析：

        提取疾病与症状之间的关联。

Ⅲ、事件抽取：

        识别新闻中的实体间因果关系。

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4.关键技术优势

Ⅰ、实体感知：

        通过特殊符号和向量融合增强模型对实体的关注。

Ⅱ、高效微调：

        基于预训练BERT快速适配关系分类任务，减少数据需求。

Ⅲ、高准确率：

        在SemEval-2010 Task 8数据集上F1值达89.25%，接近当时SOTA水平。 

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二、模型对比与总结

维度	KG-BERT	R-BERT
核心任务	知识图谱补全（三元组分类、链接预测）	关系抽取（实体间语义关系分类）
输入设计	三元组序列化，融合实体描述文本	显式标记实体位置，提取实体向量
关键技术	BERT+知识图谱融合、负样本生成	实体标记符、多特征融合
应用领域	问答系统、推荐系统、语义搜索	社交网络分析、医学文本挖掘、事件抽取
性能指标	在WN11、FB15K等数据集达到SOTA	SemEval-2010 Task 8的F1值89.25%

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三、代码示例

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel# 加载预训练的BERT模型和分词器，修改为bert-base-chinese
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
bert_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')# 示例输入
text = "苹果公司是一家科技公司，史蒂夫·乔布斯是其创始人。"
head_entity = "苹果公司"
tail_entity = "史蒂夫·乔布斯"# 添加实体标记
text_with_entities = text.replace(head_entity, f"<e1>{head_entity}</e1>").replace(tail_entity, f"<e2>{tail_entity}</e2>")# 分词
inputs = tokenizer(text_with_entities, return_tensors='pt')# 通过BERT模型进行编码
outputs = bert_model(**inputs)# 提取实体和上下文表示
e1_start = inputs['input_ids'][0].tolist().index(tokenizer.convert_tokens_to_ids('<e1>')) + 1
e1_end = inputs['input_ids'][0].tolist().index(tokenizer.convert_tokens_to_ids('</e1>'))
e2_start = inputs['input_ids'][0].tolist().index(tokenizer.convert_tokens_to_ids('<e2>')) + 1
e2_end = inputs['input_ids'][0].tolist().index(tokenizer.convert_tokens_to_ids('</e2>'))e1_representation = torch.mean(outputs.last_hidden_state[0, e1_start:e1_end, :], dim=0)
e2_representation = torch.mean(outputs.last_hidden_state[0, e2_start:e2_end, :], dim=0)
context_representation = outputs.last_hidden_state[0, 0, :]  # [CLS]标记的表示# 拼接表示
combined_representation = torch.cat([e1_representation, e2_representation, context_representation], dim=0)# 假设这里有一个全连接层进行关系分类
num_relations = 3  # 假设有3种关系
classification_layer = torch.nn.Linear(combined_representation.size(0), num_relations)
logits = classification_layer(combined_representation)
probs = torch.softmax(logits, dim=0)# 预测的关系类别
predicted_relation = torch.argmax(probs).item()print(f"预测的关系类别: {predicted_relation}")