适用于中文的半监督开放关系提取方法。 原文是2000年左右的一篇Snowball: Extracting Relations from Large Plain-Text Collections， 思路比较有意思，稍作改动感觉也适用于中文(实验结果在最后的段落)。
Readme可以当作是对这篇文章的简单解读。
Snowball是一种启动代价较小的关系抽取方法；利用少量的种子关系对，采用自举式（bootstrap）的方式，迭代挖掘新规则、新种子关系对。类似滚雪球，所以取名雪球可以说是相当的形象了。
术语对齐：
- 种子对 = tuple/seed
- 规则 = pattern
- cos/sim = 内积/cosine相似度
- before 缩写为 bef
- between 缩写为 bet
- after 缩写为 aft
flowchart LR
A[人工种子对] -->|扫描语料| B(语料)
B --> C(pattern生成+评价+过滤+聚类合并)
C --> D[算法生成的种子对+评价+过滤]
D --> |如果小于max_iter| B(语料)
D --> E(挖掘出来的关系词对)
整个流程包含4个功能模块
- pattern generation [规则生成]
- tuple/new seed generation [新种子对的生成]
- pattern evaluation + filter [规则模板的评价与删除]
- tuple evaluation + filter [新种子对的评价与删除]
在seed_positive.txt 中 定义了实体的名称和类型共15对（这是初始化启动的必要知识），这些词对需要反映出待挖掘的关系，如同义关系“痤疮;青春痘”；上下位关系“灰指甲;皮肤病”。
e1:DIS
e2:DIS
痤疮;青春痘
梦游;睡行症
脑卒中;中风
seed_negative.txt 可以为空
语料示例：
<SYM>精神</SYM> 科 专家 指出 ， <DIS>脑卒中</DIS> 就是 俗称 的 <DIS>中风</DIS> ， 是 老年人 <DIS>脑血管常见病</DIS> ， 会 影响 老年人 的 行动 、 语言 沟通 能力 、 思维 等
<DIS>痤疮</DIS> ， 俗称 <DIS>青春痘</DIS> 的 发病 原因
通过使用种子词对对语料的扫描
得到如下pattern (5元组) （before, <entity_1>, between, <entity_2>, after）
- ( "专家 指出" ， [DIS], "就是 俗称 的", [DIS], "， 是 老年人" ）
- ( ""， [DIS], "， 俗称" , [DIS], "的 发病 原因" ）
举例：
使用pattern1 扫描所有文档， 得到候选{tuple_1, tuple_2, ... ,tuple_n)；
假设1~n个关系对中有10个tuple在原始的seed_positive.txt中，则pattern1的得分为0.66（10/15）； 如果大于人为设定的阈值，则保留该规则；
对应论文中的公式Definition 3:
公式如下： 大致的理解就是 如果这个tuple由分数高的pattern产生的，且由多个pattern共同生成（反映在阶乘），那么这个tuple的可信度就越高。对应文中的公式Definition 5:
pattern 是一个5元组
（before, <entity_1>, between, <entity_2>, after）
( "专家 指出" ， [DIS], "就是 俗称 的", [DIS], "， 是 老年人" ） ( ""， [DIS], "， 俗称" , [DIS], "的 发病 原因" ）
为了计算pattern之间的相似度， 必须将pattern进行向量话， 这里的向量化是针对一个pattern的before，between, after; 三个部分的向量， 这里可以采用tf-idf 对这个三个字符串进行向量化；
中间的词汇权重为最大（0.6）比较重要，这是符合常识的。
sim(pattern1, pattern2) > 阈值， 那么pattern1和pattern2 会归到同一个pattern组内。
重复上述过程，直至迭代次数消耗完毕。
迭代轮次5次， 规则置信度0.6; 详见parameters.cfg
本次实验中，正样本种子给了15个；
痤疮;青春痘
梦游;睡行症
脑卒中;中风
脂肪性肝炎;脂肪肝
抑郁症;抑郁障碍
颈椎病;颈椎综合征
膝关节软骨磨损;膝关节退行性变
灰指甲;甲真菌病
皮肤癌;基底细胞癌
心肌病;TCM
心肌病;一过性心脏综合征
灰指甲;皮肤病
房颤;心律失常
小儿脑性瘫痪;小儿大脑性瘫痪
小儿大脑性瘫痪;急性鼻炎
荨麻疹;风疹块
包含同义关系（痤疮;青春痘）、上下位关系（灰指甲;皮肤病）
英文版本地址：https://github.com/davidsbatista/Snowball
数据输入的格式： 可以参考如下样例数据, 后处理ner的结果，采用jieba分词，再以空格符合并
<SYM>精神</SYM> 科 专家 指出 ， <DIS>脑卒中</DIS> 就是 俗称 的 <DIS>中风</DIS> ， 是 老年人 <DIS>脑血管常见病</DIS> ， 会 影响 老年人 的 行动 、 语言 沟通 能力 、 思维 等
<DIS>痤疮</DIS> ， 俗称 <DIS>青春痘</DIS> 的 发病 原因
运行：
python Snowball.py parameters.cfg ./corpus/sentences.txt ./corpus/seeds_positive.txt ./corpus/seeds_negative.txt 0.6 0.6
在本人的语料中（语料不能公开），结果精准率约为91%（人工抽样验证）； instance： 挖掘出来的关系对 sentence： 关系来源的出处 pattern_bet： 算法生成的模板中的between部分
instance: 狂犬病 狂犬病病毒感染 score:0.09701501354609915
sentence: <DIS>狂犬病</DIS> 是 一种 有 <DIS>狂犬病病毒感染</DIS> 引起 的 <DIS>急性传染病</DIS> ， 也 是 现在 世界 上 致死率 最高 的 <DIS>传染病</DIS> 之一
pattern_bet: 是 一种
instance: 类风湿 自身免疫性疾病 score:0.08391098070410352
sentence: <DIS>类风湿</DIS> 是 一种 <DIS>自身免疫性疾病</DIS> ， 不 只 可 引起 <DIS>关节病</DIS> 变 ， 同时 对 组织 及 身体 其它 器官 也 可 造成 不可 程度 的 危害 ， 因此 当 患上 <DIS>类风湿</DIS> 时 ， 要 及时 治疗 ， 同时 注意 做好 相关 的 <MED>护理</MED> 工作 ， 如 在 饮食 上 ， <DIS>类风湿</DIS> 患者 要 注意 合理 选择 食物 ， 多 吃 一些 有利 食物 ， 以 帮助 缓解 症状
pattern_bet: 是 一种
instance: 骨质疏松症 骨骼慢性疾病 score:0.005739479400272667
sentence: <DIS>骨质疏松症</DIS> 是 最 常见 的 <DIS>骨骼慢性疾病</DIS>
pattern_bet: ， 是 最 常见 的
instance: 灰指甲 甲真菌病 score:0.01
sentence: <DIS>灰指甲</DIS> ， 也 称 <DIS>甲真菌病</DIS> ， 是 <BOD>指甲</BOD> 最常患 的 疾病 ， 占 <DIS>指甲病</DIS> 的 一半 以上
pattern_bet: ， 也 称
instance: 月经失调 月经不调 score:0.01
sentence: <DIS>月经失调</DIS> 也 称 <DIS>月经不调</DIS> ， 是 妇科 常见疾病 ， 表现 为 月经周期 或 <SYM>出血</SYM> 量 的 异常 ， 可伴 月经 前 、 经期 时 的 <SYM>腹痛</SYM> 及 全身 症状
pattern_bet: ， 也 称
instance: 狂犬病 恐水病 score:0.10160113364224838
sentence: <DIS>狂犬病</DIS> 的 典型 临床表现 为 <DIS>恐水症</DIS> ， 故 <DIS>狂犬病</DIS> 又称 <DIS>恐水病</DIS>
pattern_bet: ， 又称 , 又称
instance: 房颤 心律失常 score:0.1679828582189843
sentence: <DIS>心房颤动</DIS> ， 简称 <DIS>房颤</DIS> ， 是 临床 上 常见 的 <DIS>心律失常</DIS>
pattern_bet: ， 是 临床 上 常见 的
instance: 排卵障碍 不排卵 score:0.19877128633481048
sentence: <DIS>排卵障碍</DIS> ， 又 称为 <DIS>不排卵</DIS> ， 是 女性 不孕症 的 主要 原因 之一 ， 约 占 25% ～ 30%
pattern_bet: ， 又 可以 称为 , ， 又 被 称为