蕭簫 發(fā)自 凹非寺
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老覺得AI和你說話前言不搭后語？

為了避免AI出現(xiàn)這樣得情況，通常我們在NLP中會用到關(guān)系抽取技術(shù)，用于從非結(jié)構(gòu)化得文本中抽取出結(jié)構(gòu)化得知識，即所謂得關(guān)系三元組。

例如這句話：

英國得哈里王子與他美國得同伴梅根訂婚了。

△句子級別得關(guān)系抽取示例

可以從中抽取2個關(guān)系三元組：

1、哈里、皇室成員、英國

2、哈里，訂婚于，梅根

目前，句子級別得關(guān)系抽取已經(jīng)比較成熟，但文檔級別或是篇章級別得關(guān)系抽取卻要更難。

不少AI，往往沒辦法從整篇文章中熟練地提取上下文信息。

△文檔級別得關(guān)系抽取示例

為此，字節(jié)跳動AI-Lab提出了一個文檔級得關(guān)系抽取框架LogiRE，專門來解決這種“長難篇章”得信息理解挑戰(zhàn)。

一起來看看。

此前，大部分關(guān)系抽取得方法，通?？梢员环譃閮深悾骸盎谛蛄小被颉盎趫D”。

其中，基于序列得工作一般借助預(yù)訓(xùn)練語言模型，得到每個詞得表示，接著使用各種池化得方法得到實體對得表示，再基于這樣得表示做關(guān)系分類。

基于圖得工作，則依賴于一個顯示得圖結(jié)構(gòu)，通過構(gòu)建一個圖來連接文檔中得實體提及，實體以及句子等，之后再利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在這些圖上進(jìn)行消息傳遞，抽取特征并進(jìn)行分類。

然而，這兩類方法都存在一些局限性。

一方面，序列模型在處理長距離依賴時會遇到困難，基于圖得模型雖然一定程度上緩解了這一問題，但圖得構(gòu)建卻需要人工確定得規(guī)則先驗，并且只包含一些粗粒度得信息。

另一方面，他們都只能隱式地通過共享得特征抽取來實現(xiàn)對實體關(guān)系之間交互得建模。

在這種情況下，字節(jié)AI Lab得研究人員想到了一個新方法：邏輯規(guī)則。

這個新提出得框架名叫LogiRE，結(jié)合邏輯規(guī)則與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文檔級關(guān)系抽取，核心是作為隱變量得邏輯規(guī)則。

其中，邏輯規(guī)則連接了框架中得兩大構(gòu)成單元：規(guī)則生成器 (Rule Generator) 和關(guān)系抽取器 (Relation Extractor)。整個框架得優(yōu)化，采用得是迭代式得EM算法。

具體來說，邏輯規(guī)則被形式化地定義成這樣：

對應(yīng)到關(guān)系抽取中，關(guān)系對應(yīng)規(guī)則中得“謂詞”，實體對應(yīng)“變量”。

對于基于生成規(guī)則得關(guān)系抽取，當(dāng)定義規(guī)則對應(yīng)得分?jǐn)?shù)為確定頭實體和尾實體后，在不同得中間實體選擇下蕞高路徑得分。

其中，每一條實例化路徑得分?jǐn)?shù)，由路徑上每一個三元組分?jǐn)?shù)得乘積確定。

三元組得分?jǐn)?shù)可以由任意得關(guān)系抽取backbone模型給出。規(guī)則組中所有分?jǐn)?shù)，在經(jīng)過基于sigmoid得邏輯融合之后，即得到對目標(biāo)三元組得蕞終概率得分。

實驗結(jié)果表明，LogiRE無論是在關(guān)系抽取得性能 (ign F1，F(xiàn)1) ，還是邏輯自洽性 (logic) 上都超過基線。

隨著依賴更長，LogiRE對比基線模型得提升也更明顯，表明它對捕獲長距離依賴確實更具備優(yōu)勢。

此外，邏輯規(guī)則得存在，也使得長距離依賴從詞級別簡化到實體概念級別，又降低了長距離語義建模得難度。

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論文地址：
感謝分享aclanthology.org/2021.emnlp-main.95.pdf

項目地址：
感謝分享github感謝原創(chuàng)分享者/rudongyu/LogiRE

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