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首页Tempo数据挖掘平台是对数据的深度探索，发掘数据价值：图形化拖曳式的数据挖掘建模工具，开箱即用的内置机器学习算法，让业务人员快速进行数据模型构建与优化，完成数据深层次价值的探索与挖掘。更多详细介绍尽在网站内部，今天我们着重给大家介绍其中文本挖掘之信息抽取。
1、信息抽取
信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术。
信息抽取有许多不同的用途，一种典型的应用是使用信息抽取面向特定任务的结构化信息，互联网的快速发展产生了海量的信息,由于文本数据的多样性和异构性,对这些的信息进行检索和处理受到很大的限制,而信息抽取则致力于将这些信息转化成结构化的数据,满足搜索引擎和数据挖掘等相关应用。另一种典型的应用是特定目标信息的发现和识别（如发现与“人工智能”相关的新闻）。在现在的Web中，相关的信息往往被无关的信息的淹没，而信息抽取技术可以发现并整理蕴含在海量信息中的特定目标信息，为正确决策提供大量的相关情报，大大降低需要的人工成本。
2、算法原理
语言的表述通常具有规律性，对于相似意图的描述一般会有固定的表达模式，对这些固定表达模式进行泛化即可抽象出语言表述对应的模板。如我们常说“我 吃 苹果”和“我 吃 梨”，那么通过泛化表述语句中的不同部分，就可以抽象出相应的语言表述模板“我 吃 [FOOD]”，其中[FOOD]称为泛化槽位，即在槽位中填上其他的词（如“西瓜”），就可以生成新的语句“我 吃 西瓜”。很显然，槽位的填充是要满足一定约束的，如[FOOD]槽位应该填充食物相关的词才是符合语义的，这些约束就是所谓的规则。
规则模板引擎我们期望实现的是简单匹配, 所以我们对于文法的设计尽可能的简化，定义模板的元字符为四类：泛化槽位、固定词、通配符、注册函数。例如我们构造了一个识别建筑物地址的模板：
[D:ner_street][F:num]号[W:1-6][D:building]
很显然，构造该模板如图1是基于如下的先验知识进行的：我们经常有“长安路26号宏远大厦”这样的表述，所以“长安路”可以被泛化为槽位，以便其他街道的名称也能适用，同理“大厦”被归集到[D:building]的槽位词典中；至于多少号的数字可以通过数字识别的注册函数实现；而大厦的名称比较多样化，索性就用通配符匹配“大厦”前面的1-6个字节实现。
图1 模板Trie树匹配示例
3、利用Tempo数据挖掘平台实现信息抽取
Tempo文本挖掘算法模块提供了丰富的文本挖掘功能节点，能够覆盖整个文本挖掘的生命周期，它在兼顾专业性的同时保持非常友好的易用性。Tempo友好的图形化操作界面，使用鼠标即可完成数据挖掘全过程；便捷的参数设置窗口，使模型的构建更加灵活；自定义词典、配置文件均为明文，可满足不同业务场景的个性化需求。
金融机构向客户发送的短信是文本形式的，需要从这些文本短信中分析出用户是否出现逾期记录，逾期行为的具体信息，如逾期时间、逾期金额、借款机构等。以金融信贷短信的信息抽取为例子，我们讲如何利用Tempo信息抽取节点从金融信贷短信中抽取出逾期金额、时间、借款机构等结构化信息点。抽取过程可分为下面三部分：
图2 信息抽取流程
第一步，数据准备
在使用信息抽取算法时，需要将短信文本整理为Tempo可读取的文件格式，关系数据库表或者txt、 csv等文本文件。我们整理的数据格式如下表：
| id | 短信文本 |
| 1 | 【华严法务】尊敬的客户，您在闪电平台借款截止2016年07月28日逾期共计1000元。若您还款困难，请立即联系客服为您协调解决。回复TD退订。 |
| 2 | 【信而富】尊敬的客户，您的借款已逾期，需还款520.50元。请前往微信公众号“信而富现金贷”还款，避免产生更多延迟还款服务费及不良的信用影响。点滴信用，成就未来！ |
| 3 | 【靠谱鸟】尊敬的客户，您在更美贷借款1000逾期未还，我司将上报全国诚信系统并起诉至法院，请转告尽快还款电话4008986985，回复TD退订 |
| … | … |
第二步：构建信息抽取模型
这一步是最重要的一步，打开信息抽取节点，配置模版文件、槽位文件、可略词文件。我们的目的是抽取，日期、逾期金额、贷款机构。
图3信息抽取节点参数界面
分别点击下载模版文件、槽位文件、可略词文件。下载完成后本地会出现三个txt文件，以第一条短信为例，我们看一下如何配置这三个文件，第一条的文本短信内容为：“【华严法务】尊敬的客户，您在闪电平台借款截止2016年07月28日逾期共计1000元。若您还款困难，请立即联系客服为您协调解决。回复TD退订。”，目的是抽取日期，逾期金额，贷款机构。因为同一金融机构发送的短信信息格式相对固定，通过模板基于元字符匹配并提取文本中的可变字符，以上短信中红字部分均为可变字符，这些可变字符正好对应我们想要抽取的贷款机构，逾期金额和日期。首先我们抽取贷款机构，短信中贷款机构出现的上下文为“在XXXX借款”，因为我们无法判定用户在什么平台上借款，所以匹配“闪电平台”用任意字符匹配，我们就可以使用匹配出闪电平台，接着通过内置的注册函数匹配日期。最后我们匹配逾期金额，逾期金额出现的上下文为“逾期共计1000元”我们的目的是把“1000”抽取出来，逾期金额一般为数字，因此用[F:num]匹配数字，一般只有在“元”，或者“块”，“美元”等词前面出现的数字才为金额。所以在[F:num]后增加槽位。应此最终的匹配模板为：“【】在借款截止逾期共计 机构_6,还款日期_8:date,金额_10:double”。模板信息主要包含两部分内容，其中“【】在借款截止逾期共计”为规则模板，“机构_6,还款日期_8:date,金额_10:double”为抽取的结构化信息，两个字符串以Tab键间隔。“机构_6”表示抽取的信息字段名为“机构”值在第6个槽位，槽位索引从1开始，一个元字符代表一个槽位。“还款日期_8”表示抽取的信息字段名为“还款日期”值在第8个槽位，“date”表示输出类型为日期型；“金额_10”表示抽取的信息字段名“金额”值在第10个槽位，“double”表示输出的金额格式为double类型。以上短信文件信息抽取最终的规则模板文件为：
| 规则模板文件 |
| 【 【 【 |
槽位词典文件为：
| 槽位词典文件 | |
还款 还钱 元 块 美元 欧元 已 已在 已经 |
|
可忽略词文件为：
| 可忽略词文件 | |
| 的 了 |
|
将这三个文件分别上传到对应为目录下。算法在校验规则模版文件、槽位文件、可略词文件合法完成后会根据以上文件构建规则模版树和槽位树，把构造的对象分发到分布式节点上供各节点对文本分布式信息抽取。
图4文本信息抽取流程图
第三步：开始信息抽取
信息抽取是基于Spark集群中的RDD数据实现文本信息抽取，基于RDD分布式遍历每一条文本，通过分发到各节点的信息抽取模型实现对文本信息抽取的原子操作。抽取结果如下图
信息抽取是基于Spark集群中的RDD数据实现文本信息抽取，基于RDD分布式遍历每一条文本，通过分发到各节点的信息抽取模型实现对文本信息抽取的原子操作。抽取结果如下图
图5文本信息抽取结果表
以上是美林数据小编对基于Tempo数据挖掘工具的文本挖掘中信息抽取的详细介绍，想要了解更多Tempo数据挖掘平台功能的小伙伴，欢迎您来电咨询或试用我们的产品，我们将竭诚为您服务！
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