現(xiàn)實中的大數(shù)據(jù)常常表示為一種非結(jié)構(gòu)化，交叉和動態(tài)變化的文本數(shù)據(jù)。如何從大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中抽取結(jié)構(gòu)化知識是一個非常值得研究的任務(wù)。很多研究工作依賴于勞動密集型的數(shù)據(jù)標(biāo)注，用有監(jiān)督的方法去抽取知識。但是，這些方法不具有普適性，難以擴(kuò)展，進(jìn)而難以處理具有動態(tài)性或領(lǐng)域限定性的文本數(shù)據(jù)。我們認(rèn)為大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)其自身蘊(yùn)含著大量的模式、結(jié)構(gòu)或知識。通過將無領(lǐng)域限制的大規(guī)模文本數(shù)據(jù)和具有領(lǐng)域限制的知識庫結(jié)合，我們可以充分發(fā)揮大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的優(yōu)勢去處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的難題。

——韓家煒

2018中國人工智能大會（CCAI2018）將于7月28日至29日在深圳舉行，韓家煒教授屆時將在會上分享他關(guān)于大規(guī)模文本數(shù)據(jù)挖掘的最新研究，發(fā)表題為《基于海量文本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化知識抽?。簲?shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理的融合技術(shù)》的主題演講，探討如何借助大規(guī)模文本數(shù)據(jù)自身的力量去做大規(guī)模的知識提取。

適逢盛會，心向往之。會前，我們整理了韓教授以往關(guān)于大數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)觀點(diǎn)，方便大家一睹為快。

韓家煒現(xiàn)為美國伊利諾伊大學(xué)香檳分校計算機(jī)系教授，ACM會士和IEEE會士，被稱為“數(shù)據(jù)挖掘第一人”。他在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有重要的學(xué)術(shù)影響力，發(fā)表論文600余篇，出版多部專著。曾擔(dān)任國際知名會議KDD、SDM和ICDM程序委員會主席，創(chuàng)辦了學(xué)術(shù)期刊ACM TKDD并擔(dān)任主編。曾榮獲2004 ACM SIGKDD創(chuàng)新獎、2005 IEEE計算機(jī)分會技術(shù)成就獎、2009 IEEE計算機(jī)協(xié)會的M. Wallace McDowell獎。他的專著Data Mining: Concepts and Techniques被公認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的經(jīng)典教材。

大數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化首當(dāng)其沖

大數(shù)據(jù)（Big data或Megadata），或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模十分巨大，以至于無法在合理時間內(nèi)通過人工截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。在總數(shù)據(jù)量相同的情況下，與個別分析獨(dú)立的小型數(shù)據(jù)集（data set）相比，將各個小型數(shù)據(jù)集合并后進(jìn)行分析可得出許多額外的信息和數(shù)據(jù)關(guān)系性，可用來察覺商業(yè)趨勢、判定研究質(zhì)量、避免疾病擴(kuò)散、打擊犯罪或測定實時交通路況等；這樣的用途正是大型數(shù)據(jù)集盛行的原因。

我們這個時代，由于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中絕大部分（超過 80%）都是以文本等無結(jié)構(gòu)或半結(jié)構(gòu)的方式存儲。所以，挖掘大數(shù)據(jù)首先就是要系統(tǒng)地研究如何挖掘無結(jié)構(gòu)的文本數(shù)據(jù)，也就是說，要實現(xiàn)從Big Data 到Actionable Knowledge的轉(zhuǎn)變。

韓家煒認(rèn)為，要將無結(jié)構(gòu)的 Big Data 變成有用的 Knowledge，首先要做的就是將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。他提出兩種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式，一種是異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)（Heterogeneous Network），另一種是多維文本立方體（Multi-dimensional Text Cube）。由結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成 Knowledge 已經(jīng)證明是很強(qiáng)大的，但是如何將原始無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)變成有結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)（Network 或 Text Cube）則是非常困難的。

在 Network/Text Cube 到 Knowledge 的問題上，韓家煒等人已經(jīng)做了很多研究工作，也已經(jīng)由此獲得了很多獎項；在無結(jié)構(gòu)文本數(shù)據(jù)到有結(jié)構(gòu) Network/Text Cube 的路上他們也做出了許多嘗試和成果，現(xiàn)在仍在不斷求索中。

數(shù)據(jù)挖掘三部曲

韓家煒認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘的研究工作可以總結(jié)為三部曲：

（1）從文本數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的結(jié)構(gòu)。文本數(shù)據(jù)中隱藏著大量的結(jié)構(gòu)，這步工作就是將這些數(shù)據(jù)挖掘出來

（2）將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有類型的 Network/Text Cube。將文本數(shù)據(jù)變成有結(jié)構(gòu)、有類型的數(shù)據(jù)（Network/Text Cube）

（3）挖掘 Network/Text Cube 生成有用的知識。最后一步才是挖掘。

此外，在研究的推進(jìn)過程中，他們也曾遇到了很多困難。

一是領(lǐng)域限制。用一般語料獲得的實體標(biāo)注在特定領(lǐng)域、動態(tài)領(lǐng)域或者新興的領(lǐng)域無法很好的工作。

二是名稱的歧義性。多個實體可能共享同一個表面名字（Surface Name，例如「Washington」，它可能是州、市、人名、球隊名等）。

三是上下文稀疏。對同一個關(guān)系可能有許多種表示方法（想想中文有多少中表示體育比賽結(jié)果的方法）。

雖然數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)有了成型的結(jié)構(gòu)，但仍有重重困難需要克服。韓教授曾說：“在這條路上，我們現(xiàn)在只是找到了幾個口子可以往前走?，F(xiàn)在這還不是一條大路，只是一條小路。要想變成一條康莊大道，需要大家共同努力。這條路通寬了，將來我們就可以從大量的無結(jié)構(gòu)的文本，變成大量的有用的知識?！?/p>

在即將到來的盛夏，韓家煒教授作為中國人工智能大會的特邀嘉賓，將會介紹他最近的研究：如何借助大規(guī)模文本數(shù)據(jù)自身的力量去做大規(guī)模的知識抽取？主要包括關(guān)鍵短語抽取，基于遠(yuǎn)監(jiān)督的實體識別和關(guān)系分類，基于模式的信息提取方法，多元分類的自動發(fā)現(xiàn)以及多維文本數(shù)據(jù)集的構(gòu)建等方法。在CCAI2018的報告中，韓家煒教授將證明數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理三個技術(shù)進(jìn)行融合是一個“非常重要且極有前途”的方向。

在CCAI2018，跟隨開路先鋒韓家煒教授，一起踏上這條非常重要且極有前途的路吧！