鏈接：https://arxiv.org/abs/1704.05958

Introduction

在關(guān)系抽取任務(wù)中，通常采用遠(yuǎn)程監(jiān)督的方式自動(dòng)生成數(shù)據(jù)集。由于實(shí)體對(duì)間可能存在多關(guān)系，生成的數(shù)據(jù)集往往存在大量噪音。本文對(duì)文本中的關(guān)系表述（textual relation）和知識(shí)庫中的關(guān)系（kb relation）進(jìn)行了共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)，利用全局統(tǒng)計(jì)的信息訓(xùn)練 embedding，使模型能更加魯棒地應(yīng)對(duì)訓(xùn)練噪音的問題。

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Idea

本文的核心思想是：全局的統(tǒng)計(jì)信息比局部的統(tǒng)計(jì)信息更加魯棒。在傳統(tǒng)的關(guān)系抽取訓(xùn)練中，句子與句子之間是獨(dú)立的，基于單句的局部特征訓(xùn)練模型，受到錯(cuò)誤標(biāo)簽的影響比較大。本文提出了一種全局統(tǒng)計(jì)的思路，對(duì)每個(gè)句子，提取它文本中的關(guān)系表述（textual relation），并統(tǒng)計(jì)該 textual relation 在訓(xùn)練集中共現(xiàn)的 kb relation 的分布，這個(gè)分布可以用來作為 textual relation 的embedding 表示。

比如，對(duì)于上述兩個(gè)textual relation，分別統(tǒng)計(jì)訓(xùn)練集中包含該textual relation的句子對(duì)應(yīng)的label，可以得到texual relation在kbrelation上的分布如下：

可以看出，表述為born的句子可以被映射到place_of_birth上，雖然訓(xùn)練集中存在錯(cuò)誤標(biāo)簽（place_of_death）的問題，但在全局統(tǒng)計(jì)的角度看，錯(cuò)誤標(biāo)簽占比比較小。因此，全局共現(xiàn)信息可以有效地突出正確標(biāo)簽。

本文的思路可以類比 GloVE 對(duì) word2vec 的改進(jìn)。

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Methods

1、統(tǒng)計(jì)

首先，在語料集上，本文用short dependency path來提取每個(gè)關(guān)系的texual relation，得到文本的relational fact，以及對(duì)應(yīng)的texualrelation set：。

其次，對(duì)于每個(gè)texual relation，得到共現(xiàn)的實(shí)體對(duì)：

每個(gè)實(shí)體對(duì)出現(xiàn)的次數(shù)記為。

在知識(shí)庫上，relational fact 即為三元組。對(duì)于每個(gè)三元組，統(tǒng)計(jì)出共現(xiàn)的實(shí)體對(duì)，記做S(rj)。根據(jù)關(guān)系標(biāo)簽的映射，我們可以得到textual relation和kb relation的共現(xiàn)信息：

2、Global relation embedding（GloRE）

本文用GRU處理texual relation的路徑，并將輸出結(jié)果映射到上一節(jié)統(tǒng)計(jì)出的共現(xiàn)分布上：

這里用『-』來代表依賴路徑中的方向。目標(biāo)函數(shù)如下：

最終得到 textual relation 的embedding。

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3、關(guān)系抽取增強(qiáng)

本文用GloRE計(jì)算關(guān)系score，加到原有關(guān)系抽取模型的score中。

在實(shí)體對(duì)的 set level 上，關(guān)系抽取模型的score記作E(z|C)。

用GloRE對(duì)單句進(jìn)行預(yù)測(cè)得到score，再做set內(nèi)的聚合，和關(guān)系抽取的set level對(duì)齊：

最終關(guān)系抽取的score表示為兩個(gè)score加權(quán)的和：

Experiments

本文首先在多種關(guān)系抽取模型上進(jìn)行了GloRE的加成測(cè)試，效果均有一定提升：

其次，作者用PCNN+ATT+GloRE和一些經(jīng)典關(guān)系抽取數(shù)據(jù)集進(jìn)行最終對(duì)比：

最后，本文用同樣的PCNN+ATT作為BASE模型，用不同模型作為疊加，證明了GloRE的加成效果最好。

作者還進(jìn)行了 case study，來分析GloRE的具體效果：

筆記整理：王冠穎，浙江大學(xué)碩士，研究方向關(guān)系抽取、知識(shí)圖譜

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總結(jié)

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