呂鵬飛，王春寧，周 峰，朱月琴

(1.中國地質(zhì)圖書館，北京 100083；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.國土資源部地質(zhì)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100037；4.中國地質(zhì)調(diào)查局發(fā)展研究中心，北京 100037)

基于文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)在成礦預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用研究

呂鵬飛1，2，3，王春寧1，周 峰1，朱月琴3，4

(1.中國地質(zhì)圖書館，北京 100083；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.國土資源部地質(zhì)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100037；4.中國地質(zhì)調(diào)查局發(fā)展研究中心，北京 100037)

基于文獻(xiàn)的分析挖掘是發(fā)現(xiàn)未知新知識的有效途徑，本文提出了基于文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于成礦預(yù)測領(lǐng)域的研究思路，構(gòu)建了基于文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)模型，主要包括地質(zhì)實(shí)體識別、實(shí)體關(guān)系識別兩個部分。

文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)；成礦預(yù)測；中文分詞；關(guān)系提取

成礦預(yù)測是基于已有的成礦理論、成礦條件、成礦信息以及成礦規(guī)律，運(yùn)用成礦預(yù)測方法，對未發(fā)現(xiàn)礦體、礦床做出推斷、評價的學(xué)科[1]。成礦預(yù)測目的是利用現(xiàn)有成礦研究成果的指導(dǎo)，提高找礦的效益和效率。成礦預(yù)測的發(fā)展大體經(jīng)歷了三個階段：20世紀(jì)70年代以前主要是在確立典型區(qū)域成礦條件下，使用經(jīng)驗(yàn)類比法在未知區(qū)域發(fā)現(xiàn)成礦目標(biāo)；20世紀(jì)70年代至80年代初，統(tǒng)計方法和計算機(jī)技術(shù)開始廣泛應(yīng)用與成礦預(yù)測，其標(biāo)志是1976年在挪威的洛恩舉行的國際地質(zhì)對比計劃98項(xiàng)專題提出了區(qū)域價值估計、體積估計、豐度估計、德爾菲估計法、礦床模擬法和綜合方法六種資源預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)方法[2]；進(jìn)入20世紀(jì)80年代后期，GIS開始進(jìn)入礦產(chǎn)預(yù)測領(lǐng)域，產(chǎn)生了一批成功應(yīng)用的典范。如美國地質(zhì)調(diào)查局實(shí)施的國土資源評價計劃(CUSMAP)，其對柵格、矢量和表格式數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并通過定制接口在GIS內(nèi)建立應(yīng)用模型及表示評價結(jié)果[3]；進(jìn)入新世紀(jì)，面對信息大爆炸的時代(即“大數(shù)據(jù)”時代)，成礦預(yù)測也應(yīng)運(yùn)進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時代。如何充分利用地質(zhì)工作數(shù)十年積累的海量數(shù)據(jù)，將已有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為新的認(rèn)識或知識，并運(yùn)到成礦預(yù)測的實(shí)踐中，成為地質(zhì)工作者當(dāng)下必須面對與思考的問題。趙鵬大院士認(rèn)為數(shù)字找礦是數(shù)據(jù)科學(xué)在礦產(chǎn)勘查中的應(yīng)用，是用數(shù)據(jù)分析理論和方法解決礦床勘查中的實(shí)際問題[4]。王登紅認(rèn)為可以從地質(zhì)大數(shù)據(jù)中充分挖掘有用信息及其規(guī)律，通過成礦理論的系統(tǒng)分析，揭示其內(nèi)在規(guī)律并轉(zhuǎn)化為新的認(rèn)識或知識，指導(dǎo)未來的地質(zhì)礦產(chǎn)工作[5]。地學(xué)文獻(xiàn)是地質(zhì)大數(shù)據(jù)的重要組成部分，也是地質(zhì)科學(xué)研究成果的重要表現(xiàn)形式，本文旨在通過開展基于地學(xué)文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)研究，嘗試發(fā)現(xiàn)在成礦預(yù)測領(lǐng)域從未發(fā)現(xiàn)過或驗(yàn)證過的新知識、新關(guān)聯(lián)，為地質(zhì)找礦決策服務(wù)提供文獻(xiàn)信息服務(wù)。

1 基于文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)

知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database，KDD)，從字面可以理解為“基于數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)”，即從原始數(shù)據(jù)中提煉出有潛在的、有價值的知識。實(shí)際上和“數(shù)據(jù)挖掘”和“數(shù)據(jù)分析”一脈相承?；谖墨I(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)就是對目標(biāo)科學(xué)文獻(xiàn)的內(nèi)容(包括元數(shù)據(jù)和全文)為對象進(jìn)行全分析，挖掘、發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)關(guān)聯(lián)獲知新知識的過程，也即對在內(nèi)容上有關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)進(jìn)行比較和分析的基礎(chǔ)上從中識別和抽取有價值的信息的過程[6]。20世紀(jì)80年代，芝加哥大學(xué)的DR Swanson教授第一次提出了基于文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)(Literature-Based Discovery)的概念，引起了學(xué)界的關(guān)注[7]。歷經(jīng)數(shù)十年的發(fā)展，基于文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)研究逐漸成熟，研究方法從傳統(tǒng)的計量統(tǒng)計方法發(fā)展到人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)，應(yīng)用領(lǐng)域從最初的醫(yī)學(xué)、生物學(xué)擴(kuò)展到情報學(xué)、工程學(xué)。總體來說從知識發(fā)現(xiàn)的方式上大致分為兩個方向：傳統(tǒng)的相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)和新進(jìn)興起的非相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)。

1.1相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)

相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)顧名思義，就是文獻(xiàn)之間存在某種關(guān)聯(lián)，從文獻(xiàn)的結(jié)構(gòu)上分有文獻(xiàn)元數(shù)據(jù)(標(biāo)題、作者、單位、關(guān)鍵詞等)相關(guān)和文獻(xiàn)內(nèi)容(全文)相關(guān)。基于相關(guān)文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)研究就是對有直接關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)進(jìn)行聚類、比較和分析并從中識別和抽取有價值的信息[8]。主要的分析方法包括共詞分析法和共引分析法等。共詞分析的原理主要是統(tǒng)計同一篇文獻(xiàn)中詞語出現(xiàn)的次數(shù)，在此基礎(chǔ)上對這些詞進(jìn)行分層聚類，揭示出這些詞之間的關(guān)系[9]。共引分析是將一組具有同引關(guān)系的文獻(xiàn)作為分析對象，綜合利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和邏輯分析方法，通過基于共引關(guān)系所形成的文獻(xiàn)共引網(wǎng)絡(luò)將學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)與親疏直觀的呈現(xiàn)出來[10]。

1.2非相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)

相較于相關(guān)文獻(xiàn)，非相關(guān)文獻(xiàn)可以理解為文獻(xiàn)之間從外部特征(包括內(nèi)容和元數(shù)據(jù))不存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。可是客觀世界是普遍聯(lián)系的，在海量的科學(xué)文獻(xiàn)之間存在著各式各樣的聯(lián)系，這些聯(lián)系有相當(dāng)一部分僅通過常規(guī)的查詢與閱讀是不能得到的。非相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)也是由D R Swanson教授首先提出的，他認(rèn)為兩組看起來沒有任何關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)(一般理解兩篇文獻(xiàn)不存在關(guān)鍵詞同現(xiàn)和共引關(guān)系即為非相關(guān)文獻(xiàn))可能存在隱含的關(guān)聯(lián)，而這種關(guān)聯(lián)是單獨(dú)閱讀任何一組文獻(xiàn)都發(fā)現(xiàn)不了的。經(jīng)過不斷的深入研究，D R Swanson教授提出了“ABC理論”：R(A，B)+R(B，C)->R(A，C)，R(A，B)表示實(shí)體A與實(shí)體B有某種關(guān)系R。即，如果A和B有關(guān)系，且B和C有關(guān)系，則A和C也有關(guān)系，當(dāng)然我們要確定關(guān)鍵詞A和關(guān)鍵詞C之間是沒有任何關(guān)聯(lián)關(guān)系的。D R Swanson教授依據(jù)該理論發(fā)現(xiàn)了食用魚油和雷諾氏病、偏頭痛和鎂缺乏之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并在臨床中得到了應(yīng)用支持[11]。2001年，Weer等在總結(jié)和分析前人研究的基礎(chǔ)上提出了“‘兩步法’的基于非相關(guān)文獻(xiàn)的發(fā)現(xiàn)模式”，認(rèn)為基于非相關(guān)文獻(xiàn)的發(fā)現(xiàn)應(yīng)該包含兩個獨(dú)立的過程：構(gòu)建假設(shè)的過程和驗(yàn)證假設(shè)的過程[12]。2012年，Kostoff在提出了關(guān)聯(lián)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)與創(chuàng)新(Literature-Related Discovery and Innovation，LRDI)，強(qiáng)調(diào)將知識發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新結(jié)合。此為關(guān)于D R Swanson 1986年研究的最新完整表述[13]。國內(nèi)的非相關(guān)知識發(fā)現(xiàn)研究起步于2000年以后，由于起步較晚目前研究主要集中于相關(guān)理論的研究分析和Swanson算法的實(shí)現(xiàn)上。

1.3基于文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)的研究意義

科學(xué)文獻(xiàn)被認(rèn)為是是科學(xué)研究成果的重要表現(xiàn)形式，也是開展科研、獲取知識的重要基礎(chǔ)媒介。越來越多的研究人員開始認(rèn)為基于文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)是發(fā)現(xiàn)未知的新知識的有效途徑，主要是有幾方面的原因。①科學(xué)文獻(xiàn)是專家學(xué)者將科研成果或經(jīng)驗(yàn)用規(guī)范化的科學(xué)語言精確表述，并且大多經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，由于其專業(yè)性和規(guī)范性具有較高的學(xué)術(shù)價值，為新知識發(fā)現(xiàn)提供了可能性。②隨著信息技術(shù)的不斷滲透，學(xué)科交叉、領(lǐng)域交迭現(xiàn)象日益明顯，在某一領(lǐng)域、專注于一個方向的科學(xué)文獻(xiàn)可能隱含著對不同領(lǐng)域、不同研究方向有學(xué)術(shù)價值的知識點(diǎn)。D R Swanson教授通過對文獻(xiàn)的分析發(fā)現(xiàn)了食用魚油和雷諾氏病、偏頭痛和鎂缺乏這兩組概念之間的關(guān)聯(lián)，而這是之前任何研究從未觸及的。這就為我們發(fā)現(xiàn)新的知識點(diǎn)以及現(xiàn)有知識點(diǎn)之間新的關(guān)聯(lián)佐證了可行性和正確性。③科學(xué)文獻(xiàn)是研究人員獲取知識的重要途徑。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，迎來了科學(xué)事業(yè)蓬勃發(fā)展的時期，科學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)量呈幾何量級的增長。面對海量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，研究人員有了新的需求：一方面不只希望對文獻(xiàn)的研究利用僅僅停留在簡單的信息積累、加工和傳遞的低層次上，而是轉(zhuǎn)向了高層次的知識開發(fā)與利用。人們越來越注重對數(shù)據(jù)的分析挖掘，對于文獻(xiàn)的需求也從單一文獻(xiàn)信息向多元綜合信息、從簡單文獻(xiàn)資源發(fā)現(xiàn)向細(xì)粒度知識單元以及知識發(fā)現(xiàn)演變[14]。

2 基于地學(xué)文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)模型

地學(xué)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)研究的目的是通過開展對地質(zhì)文獻(xiàn)大數(shù)據(jù)的特征和組織方式進(jìn)行研究，構(gòu)建基于地學(xué)文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)模型。通過對地質(zhì)專業(yè)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘，結(jié)合對中文分詞、關(guān)系抽取和擴(kuò)展、知識圖譜構(gòu)建等關(guān)鍵技術(shù)的研究，分析專業(yè)關(guān)鍵詞并建立實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)新知識發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)，面向成礦資源預(yù)測這個應(yīng)用試點(diǎn)專題開展實(shí)際應(yīng)用。模型主要包括地質(zhì)實(shí)體識別、實(shí)體關(guān)系抽和關(guān)系圖譜可視化等，結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 知識發(fā)現(xiàn)模型

2.1地質(zhì)實(shí)體識別

地質(zhì)實(shí)體識別是指采用自然語言處理技術(shù)從地學(xué)文獻(xiàn)中自動識別出成礦預(yù)測領(lǐng)域相關(guān)的實(shí)體要素，是下一步發(fā)現(xiàn)實(shí)體間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的基礎(chǔ)。主要包括以下工作。

2.1.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1)按照資源儲備和項(xiàng)目需求確定文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的范圍以及文獻(xiàn)全文數(shù)據(jù)的提取。

2)對已有詞表資源進(jìn)行梳理。

3)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)碼。

2.1.2 中文分詞

分詞是將句子由連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范切分重新組合成詞序列的過程[15]。中文表達(dá)不像英文那樣有明顯的詞語分隔符，只有句子之間有明顯的符號劃分，可是詞是最基本的語義表達(dá)符，所以分詞是中文自然語言處理的基礎(chǔ)。目前分詞工具方法較為成熟，主要有以下幾種：基于詞典的字符匹配法、基于統(tǒng)計語言模型以及以上二者的結(jié)合。分詞工具方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，分詞工具方法的選擇需要統(tǒng)籌考慮語料基礎(chǔ)以及項(xiàng)目對分詞效果、效率的要求。由于分詞的結(jié)果對后續(xù)關(guān)系抽取效果有巨大影響，我們對應(yīng)用范圍較廣的主流分詞工具進(jìn)行了進(jìn)行選型評估。結(jié)合本項(xiàng)目實(shí)際，綜合考慮詞典基礎(chǔ)、分詞結(jié)果需求(準(zhǔn)確性、效率、詞性標(biāo)注等)選擇了最大逆向匹配分詞算法的中科院分詞器的作為本項(xiàng)目的分詞工具。

2.1.3 實(shí)體識別

在分詞的基礎(chǔ)上，采用自定義字典user Define進(jìn)行標(biāo)注進(jìn)行實(shí)體識別。即基于已有詞典資源構(gòu)建地質(zhì)類實(shí)體詞典，作為關(guān)系抽取中的實(shí)體。

2.2實(shí)體關(guān)系抽取模型

實(shí)體關(guān)系抽取也屬于自然語言處理的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，是在實(shí)體識別的基礎(chǔ)上結(jié)合語義環(huán)境提取出實(shí)體之間的關(guān)系[16]。通過自然語言處理我們得到了一個個獨(dú)立的實(shí)體知識點(diǎn)，可有價值的信息往往是通過實(shí)體間的關(guān)系來體現(xiàn)的，比如在基于文獻(xiàn)的成礦預(yù)測研究中，研究的目的是發(fā)現(xiàn)礦種和土壤、巖石、生物等實(shí)體間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而為成礦預(yù)測決策提供科學(xué)數(shù)據(jù)支持。關(guān)系抽取技術(shù)路線經(jīng)歷了從模式、詞典等簡單方法到機(jī)器學(xué)習(xí)等復(fù)雜方法的演變[17]，目前基于統(tǒng)計語言模型的機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)系抽取方法憑借其入手易、效率高成為研究人員的主要選擇。本項(xiàng)目選擇了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取方法：采用統(tǒng)計語言模型的關(guān)系抽取方法和Bootstrapping的關(guān)系擴(kuò)展方法。

2.2.1 基于統(tǒng)計語言模型的關(guān)系抽取模型

2.2.1.1 統(tǒng)計語言模型研究

統(tǒng)計語言模型可以形式化統(tǒng)一表示為式(1)。

p(S)=p(w1，w2，…，wn)=

(1)

p(S)就是語言模型，即用來計算一個句子S概率的模型。那么如何計算p(wi|w1，w2，…，wi-1)，最簡單的辦法就是采用極大似然估計(Maximum Likelihood Estimate，MLE)，見式(2)。

p(wi|w1，w2，…，wi-1)=fraccount(w1，w2，…，

wi-1，wi)count(w1，w2，…，wi-1)

(2)

式中，count(w1，w2，…wi)表示詞序(w1，w2，…，wi)在語料庫中出現(xiàn)的頻率。但由于數(shù)據(jù)稀疏和參數(shù)空間過大，導(dǎo)致實(shí)際中無法得到應(yīng)用。

所以，實(shí)際中通常采用N元語法模型(N-Gram)，它采用馬爾科夫假設(shè)：語言中每個單詞只與其前面N-1的上下文有關(guān)。

假設(shè)下一個詞的出現(xiàn)只依賴它前面的一個詞，即二元語法模型(BiGram)，則有式(3)。

p(S)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1，w2)

…p(wn|w1，w2，…，wn-1)

=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w2)…p(wn|wn-1)

(3)

對于N的選擇：理論上，越大越好；經(jīng)驗(yàn)上，TriGram用的最多。原則上，能有BiGram解決的，就不用TriGram。

2.2.1.2 構(gòu)建基于統(tǒng)計語言模型的關(guān)系抽取模型

關(guān)系抽取中采用二元語法模型，及每個詞只和它前一個詞有關(guān)，滿足一元馬爾科夫假設(shè)。操作步驟如下。

1)分詞。對每個句子進(jìn)行分詞，過濾出名詞、動詞和介詞。

2)關(guān)系詞過濾。對關(guān)系詞進(jìn)行過濾，過濾出不及物動詞(例如奔跑)以及以人為主語的詞(例如，看見)。

3)獲得關(guān)系三元組集合。找出句子中所有n-v/p-n結(jié)構(gòu)的三元組(不考慮相鄰關(guān)系)。并計算獲得的所有三元組的聯(lián)合概率作為該三元組的得分(用二元語法模型)；找出得分最高的三元組作為候選的關(guān)系三元組。

4)確定關(guān)系三元組。通過規(guī)則，對關(guān)系三元組的候選集合進(jìn)行過濾，得到關(guān)系三元組，目前主要通過兩條規(guī)則進(jìn)行過濾：對于抽取出來的n1-(v/p)-n2結(jié)構(gòu)，如果n1和n2之間距離超過5，我們認(rèn)為這個關(guān)系較弱而舍棄；對于抽取出來的n1-(v/p)-n2結(jié)果，如果n2后面是一個動詞，我們認(rèn)為這個關(guān)系抽取的不完整故舍棄。

5)關(guān)系三元組置信度計算。加入評分函數(shù)計算抽取的關(guān)系三元組的置信度。評分函數(shù)為關(guān)系三元組在語料中出現(xiàn)的頻率。

2.2.2 構(gòu)建基于Bootstrapping算法的關(guān)系擴(kuò)展模型2.2.2.1 Bootstrapping算法研究

統(tǒng)計語言模型解決的是關(guān)系抽取的問題，而Bootstrapping解決的是關(guān)系擴(kuò)展的問題。Bootstrapping的方法主要的思路是通過人工指定幾個初始種子，隨后系統(tǒng)會尋找滿足人工提供種子的句式模板，利用得到的模板找到新的種子不斷的迭代下去，最終達(dá)到舉一反三的目的。該方法的缺點(diǎn)是對初始關(guān)系種子的質(zhì)量要求較高。比如我們現(xiàn)在知道“中國-北京”，“美國-華盛頓”兩個國家-首都的關(guān)系，但是還想知道所有其他的國家-首都關(guān)系，那么就可以用Bootstrapping方法，以“中國-北京”，“美國-華盛頓”為基礎(chǔ)，可以找到語料中幾乎所有的國家-首都關(guān)系。

Bootstrapping算法基本思想是：構(gòu)建初始種子集；依據(jù)上下文語義環(huán)境，構(gòu)建候選模式集；采用種子集訓(xùn)練初始分類器，并對未標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)分類；把分類結(jié)果中具有高置信度的樣本加入種子集中，重新訓(xùn)練分類器，直到?jīng)]有新數(shù)據(jù)加入種子集為止；最后用訓(xùn)練好的分類模型對測試集進(jìn)行評估，輸出識別的最終結(jié)果。

2.2.2.2 基于Bootstrapping算法的關(guān)系擴(kuò)展模型

依據(jù)Bootstrapping算法的基本思想，設(shè)計算法流程共分為以下幾個步驟：上下文構(gòu)建階段、模板抽取階段、候選種子抽取階段和候選種子評分階段。

1)上下文構(gòu)建階段。上下文構(gòu)建階段主要是利用一種前綴字典樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲種子的前后的文字，在抽取上下文的時候只選擇在同一個分句當(dāng)中的內(nèi)容即任何標(biāo)點(diǎn)符號都作為邊界處理。前綴字典樹是一種壓縮存儲的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，他的特征在于父節(jié)點(diǎn)是子節(jié)點(diǎn)的前綴。

2)模板抽取階段。模板抽取階段主要是利用上下文構(gòu)建得到的兩個字典樹，找到滿足所有種子的最長的句式模板。

3)候選種子抽取階段。候選種子抽取階段主要是利用找到的句式模板，在整個語料中找到滿足句式句子并利用句式抽出去對應(yīng)位置的種子，作為候選種子。

4)候選種子評分階段。候選種子評分階段主要是利用隨機(jī)游走的方法從圖中進(jìn)行迭代直到到達(dá)圖中的任何一點(diǎn)的概率收斂。

3 文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)

結(jié)合項(xiàng)目開展實(shí)際，經(jīng)過前期充分的咨詢調(diào)研，確定探索挖掘“金礦”領(lǐng)域知識關(guān)聯(lián)圖譜為試點(diǎn)，在目標(biāo)文獻(xiàn)中自動發(fā)現(xiàn)構(gòu)建“金礦”的關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)為“金礦”成礦預(yù)測提供有價值的新知識、新關(guān)聯(lián)的目標(biāo)。

3.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

3.1.1 數(shù)據(jù)源確定

在文獻(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段我們提取了CNKI2016年以前“金礦”相關(guān)文獻(xiàn)的全文數(shù)據(jù)，提取標(biāo)準(zhǔn)為：在基礎(chǔ)科學(xué)大類中選擇地質(zhì)，這些文獻(xiàn)的元數(shù)據(jù)(題目、關(guān)鍵詞、內(nèi)容提要)中必須包含有“金礦”一詞；在工程科技大類中選擇礦業(yè)工程學(xué)文獻(xiàn)，其文獻(xiàn)的元數(shù)據(jù)(題目、關(guān)鍵詞、內(nèi)容提要)中也必須包含有“金礦”一詞。

最終共提取金礦會議文獻(xiàn)約1 647篇，大小約457 M；金礦期刊文獻(xiàn)約28 740篇，大小約9.54 G。其中，元數(shù)據(jù)為XML格式，文獻(xiàn)全文為TXT格式。

3.1.2 詞表收集整理

收集整理用于自然語言處理的中文詞表和其他相關(guān)規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)等文件。經(jīng)收集整理可利用的詞表及其文件格式如下：1)地質(zhì)分類法(xls，doc)；2)敘詞表(pdf)；3)2003～2014年度地質(zhì)文摘庫自由詞(xls)；4)地球科學(xué)百科全書(pdf)；5)地球科學(xué)大辭典(xls)；6)地球物質(zhì)科學(xué)術(shù)語匯編(pdf)；7)地質(zhì)大辭典(pdf)；8)地質(zhì)圖書分類法(pdf)。

3.1.3 專業(yè)詞匯提取

在已有的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中提取了“金礦”相關(guān)專業(yè)詞匯，包括：從金礦會議文獻(xiàn)中提取關(guān)鍵詞2 668個，從金礦期刊文獻(xiàn)中提取關(guān)鍵詞26 794個、常用字典詞匯677 844個，最終收錄詞典詞目數(shù)717 819個。

3.2利用統(tǒng)計語言模型構(gòu)建金礦領(lǐng)域知識圖譜

3.2.1 第一輪實(shí)驗(yàn)

圖2 統(tǒng)計語言模型構(gòu)建知識圖譜第一輪實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.2.2 第二輪實(shí)驗(yàn)

根據(jù)第一輪實(shí)驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)行了關(guān)系詞(關(guān)系三元組中間的詞)去除，關(guān)系詞的問題有如下三類：第一類：關(guān)系詞包含意義模糊，表意不清。例如“有”、“受”、“使”、“添加”、“進(jìn)行”、“采”等；第二類：關(guān)系詞是不及物動詞，沒法接賓語。例如“作業(yè)”、“發(fā)生”、“精選”、“進(jìn)行”、“加壓”等；第三類：關(guān)系詞的主語為人，而項(xiàng)目抽取關(guān)系的主語為物。例如“建造”、“實(shí)驗(yàn)”等。

針對這三類關(guān)系詞，分別做出如下處理。第一類關(guān)系詞包含意義模糊，采用停用詞表的方式在關(guān)系抽取的時候?qū)⑦@類詞過濾出去。實(shí)驗(yàn)中發(fā)先這類詞比較少(由于文獻(xiàn)的格式用語比較規(guī)范統(tǒng)一)，所以只構(gòu)建了擁有三百多個詞的停用詞表就達(dá)到了很好的過濾效果，人工干預(yù)工作量并不大，且為一次性工作。第二類關(guān)系詞是不及物動詞，在詞性標(biāo)注的時候?qū)⒉患拔飫釉~單獨(dú)標(biāo)注出來，在關(guān)系抽取過程中可以直接過濾掉，過程完全自動化。第三類關(guān)系詞的主語為人，這類詞語和第二類不及物動詞有很大的重合，所以在過濾第二類詞的時候已經(jīng)過濾了大量的第三類詞，剩下少量的詞通過停用詞表來過濾，人工干預(yù)工作量小，且為一次性干預(yù)，而效果極其顯著(圖3)。

3.2.3 第三輪實(shí)驗(yàn)

在這一輪實(shí)驗(yàn)中主要對評分函數(shù)進(jìn)行了完善：在實(shí)驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)評分函數(shù)存在缺陷：評分函數(shù)使用兩個二元組的聯(lián)合概率之和，這樣的評分函數(shù)放大了關(guān)系詞在抽取的關(guān)系三元組中的比重關(guān)系詞對關(guān)系三元組影響占比為50%(關(guān)系詞計算了兩次)，然而關(guān)系詞的抽取在關(guān)系抽取中又是最不穩(wěn)定的，所以導(dǎo)致抽取結(jié)果準(zhǔn)確度較低。據(jù)此，對評分函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)：將原始計算兩個二元組聯(lián)合概率之和改成直接計算三元組的聯(lián)合概率，使得兩個實(shí)體詞和關(guān)系詞對關(guān)系三元組的占比都是1/3，達(dá)到平衡(圖4)。

圖3 統(tǒng)計語言模型構(gòu)建知識圖譜第二輪實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖4 統(tǒng)計語言模型構(gòu)建知識圖譜第三輪實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.3利用Bootstrapping構(gòu)建金礦領(lǐng)域知識圖譜

3.3.1 第一輪實(shí)驗(yàn)

1)實(shí)驗(yàn)種子設(shè)置：金礦-黃金。

2)關(guān)系抽取模板，如圖5所示。

3)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如圖6所示。

4)結(jié)果分析。僅發(fā)現(xiàn)一個有效種子，經(jīng)分析主要原因如下：文獻(xiàn)數(shù)量不夠、文獻(xiàn)種子分布不均衡、漢語表達(dá)的多樣性、模板太過具體、臟數(shù)據(jù)過多等。

3.3.2 第二輪實(shí)驗(yàn)

依據(jù)第一輪實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)的問題進(jìn)行改進(jìn)，效果比較明顯。

1)種子設(shè)置：礦石-磁鐵礦、礦石-黃鐵礦。

2)關(guān)系抽取模板，如圖7所示。

3)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如圖8所標(biāo)。

3.4領(lǐng)域圖譜可視化

在關(guān)系抽取實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，將抽取關(guān)系對采用可視化技術(shù)，獲得關(guān)金礦領(lǐng)域關(guān)系圖譜如圖9所示。

圖5 Bootstrapping第一輪二元關(guān)系抽取模板

圖6 Bootstrapping第一輪二元關(guān)系實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖7 Bootstrapping第二輪關(guān)系抽取模板

圖8 Bootstrapping第二輪二元關(guān)系實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié) 論

科學(xué)文獻(xiàn)是記錄、傳播知識的重要的載體，在學(xué)科領(lǐng)域交叉日益深入的今天，越來越多的科研工作者認(rèn)識到科學(xué)文獻(xiàn)的挖掘分析是發(fā)現(xiàn)新知識的一個有效方式。本文通過對地質(zhì)專業(yè)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘，結(jié)合自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，驗(yàn)證了一套基于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)解決方案，包括數(shù)據(jù)處理、分詞/詞性標(biāo)注、關(guān)系抽取算法與模型研發(fā)(關(guān)系發(fā)現(xiàn)、關(guān)系擴(kuò)展)等環(huán)節(jié)。下一步研究將在不斷完善關(guān)系抽取模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建可視化圖譜，并進(jìn)一步深入擴(kuò)展圖譜的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)例如基于知識圖譜的熱點(diǎn)、趨勢發(fā)現(xiàn)等功能，從而使地質(zhì)文獻(xiàn)資源內(nèi)容展示的程度進(jìn)一步加深、資源之間的內(nèi)部聯(lián)系更加一目了然，為成礦預(yù)測決策和科研提供快捷的知識獲取服務(wù)。

圖9 金礦領(lǐng)域知識圖譜

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Theapplicationstudyonmetallogenicprognosisofliterature-basedknowledgediscovery

LYU Pengfei1，2，3，WANG Chunning1，ZHOU Feng1，ZHU Yueqin3，4

(1.National Geological Library of China，Beijing100083，China；2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing100049，China；3.Key Laboratory of Geological Information Technology of Ministry of Land and Resources，Beijing100037，China；4.Development and Research Center，China Geological Survey，Beijing100037，China)

The analysis and data mining of literature is an effective way to find unknown knowledge.This essay put forward research ideas of literature-based knowledge discovery applied in metallogenic prognosis，and building model of Literature-based Knowledge Discovery consisted of geological entity recognition，entity relation recognition and extraction.

literature-based knowledge discovery；metallogenic prognosis；Chinese segmentation；entity relation recognition and extraction

2017-06-27責(zé)任編輯：趙奎濤

國土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)項(xiàng)目資助(編號：201511079)

呂鵬飛(1978-)，男，碩士研究生，高級工程師，主要從事地質(zhì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)分析與挖掘方面的研究工作，E-mail：23690271@qq.com。

朱月琴(1975-)，女，博士，高級工程師，主要從事地質(zhì)大數(shù)據(jù)、地圖綜合與可視化研究工作，E-mail：yueqinzhu@163.com。

P208

：A

：1004-4051(2017)09-0085-07