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関係の抽出
最終更新: 2024年7月23日
Watson Natural Language Processing Relations 抽出は、2 つのエンティティー・メンション間の関係を抽出するためのアルゴリズムをカプセル化します。 例えば、 「リオネル・メッシが FC バルセロナでプレーしています。」 というテキストが表示されます。 関係抽出モデルにより、エンティティー Lionel Messi と F.C. Barcelona が相互に関係しており、関係タイプが works forであると判断される場合があります。
機能
このモデルを使用して、ディスカバーされたエンティティー間の関係を検出します。
以下の表に、エンティティー・モデルの実行後にすぐに使用可能な共通関係タイプをリストします。
| 関係性 | 説明 |
|---|---|
affiliatedWith |
提携関係があるか、または似たような結び付きのある 2 つのエンティティーの間に存在します。 |
basedIn |
Organization (組織) と、その組織が置かれている主要な場所、唯一の場所、または本質的な場所との間に存在します。 |
bornAt |
個人 (Person) と、その個人が生まれた場所との間に存在します。 |
bornOn |
個人 (Person) と、その個人が生まれた日付 (Date) または時刻 (Time) との間に存在します。 |
clientOf |
一方が他方の直接的なビジネス顧客である (つまり、特定のサービスまたは商品の代金を支払う) 2 つのエンティティーの間に存在します。 |
colleague |
同じ組織 (Organization) に属する 2 人の個人 (Person) 間に存在します。 |
competitor |
経済競争に参加している 2 つの組織 (Organization) 間に存在します。 |
contactOf |
連絡先情報をエンティティーに関連付けます。 |
diedAt |
個人 (Person) と、その個人が死亡した場所との間に存在します。 |
diedOn |
個人 (Person) と、その個人が死亡した日付 (Date) または時刻 (Time) との間に存在します。 |
dissolvedOn |
組織 (Organization) または URL と、それが解散 (消失) した日付 (Date) または時刻 (Time) との間に存在します。 |
educatedAt |
Person (人) と、その人が教育を受けているかまたは受けた Organization (組織) との間に存在します。 |
employedBy |
一方が特定の仕事またはサービスに対して他方に支払いを行う 2 つのエンティティーの間に存在します。金銭的報酬が存在する必要があります。 多くの場合、この関係をマーク付けするには常識的知識が必要です。 |
foundedOn |
組織 (Organization) または URL と、それが設立 (開設) された日付 (Date) または時刻 (Time) との間に存在します。 |
founderOf |
個人 (Person) と、その個人が設立 (開設) した機構 (Facility)、組織 (Organization)、または URL との間に存在します。 |
locatedAt |
エンティティーとその所在地との間に存在します。 |
managerOf |
Person (人) と、その人が仕事として管理している Person (人) または Organization (組織) などのエンティティーとの間に存在します。 |
memberOf |
個人 (Person) や組織 (Organization) などのエンティティーと、それらが属する別のエンティティーとの間に存在します。 |
ownerOf |
個人 (Person) や組織 (Organization) などのエンティティーと、それらが所有するエンティティーとの間に存在します。 所有者は、関係を存在させるために、エンティティーの永続的所有権を持つ必要はありません。 |
parentOf |
個人 (Person) と、その子または継子との間に存在します。 |
partner |
経済協力に関与している 2 つの組織 (Organization) 間に存在します。 |
partOf |
1 番目のエンティティーを 2 番目のエンティティーが包含する、同じタイプまたは関連するタイプで大きさの違う 2 つのエンティティーの間に存在します。 エンティティーがいずれもイベントである場合、関係が認識されるためには、1 番目が 2 番目の期間内に発生しなければなりません。 |
partOfMany |
タイプが同じか関連していて、大きさが異なる 2 つのエンティティー間に存在します。2 番目の大きいエンティティー (複数でなければならない) が 1番目の小さいエンティティー (単数または複数) を包含します。 |
populationOf |
場所とそこにいる人数との間、あるいは組織とそのメンバー数または従業員数との間に存在します。 |
measureOf |
この関係は、エンティティーの数量またはエンティティーの尺度 (高さ、重量など) を示します。 |
relative |
親類関係にある 2 人の個人 (Person) 間に存在します。 親、子、兄弟、および配偶者を識別するには、parentOf、siblingOf、および spouseOf の各関係を使用します。 |
residesIn |
個人 (Person) と、その生活している (していた) 場所との間に存在します。 |
shareholdersOf |
個人 (Person) または組織 (Organization) と、その 1 番目のエンティティーが株主である組織 (Organization) との間に存在します。 |
siblingOf |
個人 (Person) と、その兄弟または義兄弟との間に存在します。 |
spokespersonFor |
個人 (Person) と、その個人が代表を務める機構 (Facility)、組織 (Organization)、または個人 (Person) との間に存在します。 |
spouseOf |
配偶者である 2 人の個人 (Person) 間に存在します。 |
subsidiaryOf |
1 番目の組織が 2 番目の組織の子会社である 2 つの組織 (Organization) 間に存在します。 |
関係の抽出はワークフローとして提供され、入力テキストに対して直接実行されます。
ワークフロー名
relations_transformer-workflow_multilingual_slate.153m.distilled
サポートされる言語 関係ワークフローは、以下の言語で使用できます。 言語コードおよび対応する言語のリストについては、『言語コード』を参照してください。
ar、de、en、es、fr、it、ja、ko、pt
コード・サンプル
import watson_nlp
# Load the workflow model
relations_workflow = watson_nlp.load('relations_transformer-workflow_multilingual_slate.153m.distilled')
# Run the relation extraction workflow on the input text
relations = relations_workflow.run('Anna Smith is an engineer. Anna works at IBM.', language_code="en")
print(relations.get_relation_pairs_by_type())
コード・サンプルの出力:
{'employedBy': [(('Anna', 'Person'), ('IBM', 'Organization'))]}