【论文解读】基于copy机制的端到端实体关系抽取模型

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每日英文

Weep no more, no sigh, nor groan. Sorrow calls no time that's gone.

别哭泣，别叹息，别呻吟。悲伤唤不回流逝的时光。

Recommender：云不见

作者：Chevalier
学校：华南理工大学

方向：自然语言处理

知乎：https://www.zhihu.com/people/chen-feng-91-57

编辑：王萌 (深度学习自然语言处理公众号)

已获作者授权，禁止二次转载

一、Background

为了构建大规模结构化的知识库，目前有很多工作专注于从自然语言文本中抽取关系事实。关系事实通常用三元组表示：（实体1，关系，实体2），比如（Chicago，country，UnitedStates）。

目前为止，有很多方法专注于关系抽取或关系分类任务，该任务是识别两个预先给出的实体之间的关系。这类方法假设实体已经给定，忽略了实体的抽取。早期的实体关系抽取方法是pipeline的，即先进行NER，然后再进行RE。这种流水线的方法将两个任务独立开来，忽略了两个任务之间的相关性。紧接着，就有人提出联合抽取实体关系的方法。早期的联合方法依赖于特征工程和NLP工具。随着深度学习的兴起，后期的工作开始用CNN或RNN来联合抽取实体关系。比如Miwa、Gupta、Zhang等人将关系抽取任务建模为槽填充问题。Zheng等人将联合抽取问题转换为序列标注问题。

实体关系三元组在句中通常是比较复杂的，存在关系重叠现象，根据关系重叠度可以分为三种类型：Normal，EntityPairOverlap（EPO），SingleEntityOverlap（SEO）。如下图所示。

二、Motivation

之前的工作主要专注于抽取Normal类型的实体关系三元组，特别是17年ACL那篇(传送门)，将实体关系抽取问题转化为序列标注问题，完全忽略了关系重叠问题。因此，作者就提出了基于Seq2Seq拷贝机制的端到端模型，可以抽取任意类型的实体关系三元组。该模型主要由两部分组成：编码器和解码器。编码器将自然语言文本转换成定长的语义向量，解码器根据该语义向量生成三元组。具体细节见Model部分。

三、Model

本节我们将介绍基于copy机制的Seq2Seq模型，端到端地抽取多个实体关系三元组。该模型主要由两部分组成：编码器和解码器。编码器将自然语言文本转换成定长的语义向量，解码器根据该语义向量生成三元组。解码器根据数量不同可以分为OneDecoder和MultiDecoder。顾名思义，OneDecoder就是用一个解码器来生成所有三元组，而MultiDecoder就是由多个解码器组成，一个解码器生成一个三元组。

1. OneDecoder Model

OneDecoder模型的整个结构如图二所示。

• Encoder

首先我们将输入的句子  经过Embedding转换为词向量矩阵  ，其中  表示第t个词的词向量。然后将这个词向量矩阵输入到RNN中，就可以得到每个时刻的输出  和隐藏层状态  :

通过使用双向的RNN捕捉每个词的上下文信息，我们可以得到  ，其中  。同理，  ,这里要注意的是，s表示前后和后向的最后一个隐藏层状态的信息，看下标。

• Decoder

解码器用于直接输出三元组，三元组输出顺序为：首先生成三元组的关系类型，然后从句中找到该关系的头实体，最后从句中找到该关系对应的尾实体。重复该流程，解码器就可以生成多个三元组。一旦生成了所有正确的三元组，接着就生成NA三元组，意味着解码结束。NA三元组由NA关系类型和NA实体类型组成。

如图3中的a所示，每个时刻t，我们会计算解码器的输出  和隐藏层状态  :

其中g表示单向的RNN，  是上一时刻的隐藏层状态，我们用Encoder输出的s来初始化 ，  表示解码器时刻t的输入，我们通过如下公式进行计算：

其中，  是时刻t-1复制实体或预测关系的Embedding， 是注意力机制的权重向量，计算公式如下。权重的计算比较简单，就是将解码器t-1时刻的隐藏层状态与编码器每个时刻的输出拼接计算权重。

最终，我们得到了解码器时刻t的输出  (t<=1)，如果t%3=1（t=1,4,7...），我们就用 预测关系类型，意味着这里开始生成新的三元组。如果t%3=2（t=2,5,8...），我们就用 预测头实体（一个实体可能由多个单词组成，这里简化为只预测最后一个单词），如果t%3=0（t=3,6,9...），我们就用  预测尾实体。

Predict Relation：上一步骤我们得到了解码器的输出，对于关系预测就很简单了，就是接一个全连接层，得到每种关系的得分，再通过softmax得到每种关系的概率，然后取最大概率的关系的Embedding作为下一时刻的输入  。

Copy the First Entity：和关系预测差不多，通过全连接层得到每个单词的得分。然后取最大概率的实体词的Embedding作为下一时刻的输入  。

Copy the Second Entity：复制第二个实体与复制第一个实体类型，唯一的不同是复制第二个实体时，复制结果不能是第一个实体。因为一个正确的三元组的头实体和尾实体是不一样的。处理方式也简单，计算概率的时候把第一个实体词mask掉就行。

2. MultiDecoder Model

MultiDecoder模型是OneDecoder模型的拓展，如图3的b所示，主要的不同是， MultiDecoder解码期间一个解码器生成一个三元组，而OneDecoder是一个解码器生成所有的三元组。

计算解码器的输出时大部分与OneDecoder的一样，只不过在计算关系的输出时，也就是新的三元组开始预测时，这里要换新的一个解码器，需要传入初始的隐藏层状态。

四、Experiments

1.Dataset

• NYT：一个远程监督数据集

• WebNLG

2. Evaluation Metrics

Precision，Recall，F1

baseline模型：17年ACL基于新颖的标注机制模型：NovelTagging。

3. Result

从实验结果看，作者提出MultiDecoder的F1显著优于baseline模型，这说明了作者提出模型的有效性。可以看到baseline模型precision很高，recall很低，这是因为该模型忽略了关系重叠问题，一个词最多只能属于一个三元组。而作者的模型考虑了关系重叠问题，较好地权衡了precision和recall。

为了验证MultiDecoder模型和OneDecoder模型在解决关系重叠问题的有效性，作者进一步做了实验。可以看到作者提出的两个模型在关系重叠的两种情况（EPO和SEO）是显著优于baseline模型的。NovelTagging模型在Normal Class取得了最优的性能，这是因为该模型的设计更能处理Normal Class这种情况。

接下来，还比较了模型从包含不同数量的三元组的句子中抽取关系的能力。可以看到，当句中包含的三元组数量越来越多时，Noveltagging模型的性能下降地很快。

接着比较了OneDecoder和MultiDecoder模型。从结果看，两个模型是差不多的。但是在实体生成方面，MultiDecoder是要优于OneDecoder。作者认为MultiDecoder用了不同的解码器来生成三元组，所以实体生成的结果更加多样性一点。

五、Conclusion

• 作者提出了基于copy机制的Seq2Seq端到端模型，同时抽取实体和关系；

• 通过copy机制解决了关系重叠问题；

• 在两个数据集上的实验表明验证了作者提出的模型的有效性。

六、Discussion

• 有一些细节不是很懂，作者在预处理NYT数据集时，过滤了句长100个单词的句子，这是因为作者提出的模型难以处理长文本么？

• 我一直以为实体关系联合抽取是NER+RE，但是17年ACL基于新颖的标注机制这篇抽取实体的时候不考虑实体类型，我有点搞不懂，紧接着许多follow这篇的工作都没考虑实体类型了= =。这篇就更厉害了，这篇抽实体的时候只抽实体的最后一个单词= =。

• 作者生成三元组的时候没有考虑关系之间的相关性。19年ACL：GraphRel就提出了这个问题，具体解释如下文章。

  Chevalier：《基于关系图的实体关系联合抽取》论文笔记

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