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GPLinker:基于GlobalPointer的实体关系联合抽取

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两年前,在百度的“2019语言与智能技术竞赛”(下称LIC2019)中,笔者提出了一个新的关系抽取模型(参考《基于DGCNN和概率图的轻量级信息抽取模型》
),后被进一步发表和命名为“CasRel
”,算是当时关系抽取的SOTA。然而,CasRel提出时笔者其实也是首次接触该领域,所以现在看来CasRel仍有诸多不完善之处,笔者后面也有想过要进一步完善它,但也没想到特别好的设计。

 

后来,笔者提出了GlobalPointer以及近日的Efficient GlobalPointer
,感觉有足够的“材料”来构建新的关系抽取模型了。于是笔者从概率图思想出发,参考了CasRel之后的一些SOTA设计,最终得到了一版类似TPLinker的模型。

 

关系抽取乍看之下是三元组$(s,p,o)$(即subject,predicate,object)的抽取,但落到具体实现上,它实际是“五元组”$(s_h,s_t,p,o_h,o_t)$的抽取,其中$s_h,s_t$分别是$s$的首、尾位置,而$o_h,o_t$则分别是$o$的首、尾位置。

 

从概率图的角度来看,我们可以这样构建模型:

 

1、设计一个五元组的打分函数$S(s_h,s_t,p,o_h,o_t)$;
2、训练时让标注的五元组$S(s_h,s_t,p,o_h,o_t) > 0$,其余五元组则$S(s_h,s_t,p,o_h,o_t) < 0$;
3、预测时枚举所有可能的五元组,输出$S(s_h,s_t,p,o_h,o_t) > 0$的部分。

 

然而,直接枚举所有的五元组数目太多,假设句子长度为$l$,$p$的总数为$n$,即便加上$s_h\leq s_t$和$o_h\leq o_t$的约束,所有五元组的数目也有

 

\begin{equation}n\times \frac{l(l+1)}{2}\times \frac{l(l+1)}{2}=\frac{1}{4}nl^2(l+1)^2\end{equation}

 

这是长度的四次方级别的计算量,实际情况下难以实现,所以必须做一些简化。

 

以我们目前的算力来看,一般最多也就能接受长度平方级别的计算量,所以我们每次顶多能识别“一对”首或尾,为此,我们可以用以下的分解:

 

\begin{equation}S(s_h,s_t,p,o_h,o_t) = S(s_h,s_t) + S(o_h,o_t) + S(s_h,o_h| p) + S(s_t, o_t| p)\label{eq:factor}\end{equation}

 

要注意的是,该等式属于模型假设,是基于我们对任务的理解以及算力的限制所设计出来的,而不是理论推导出来的。其中,每一项都具直观的意义,比如$S(s_h,s_t)$、$S(o_h,o_t)$分别是subject、object的首尾打分,通过$S(s_h,s_t) > 0$和$S(o_h,o_t) > 0$来析出所有的subject和object。至于后两项,则是predicate的匹配,$S(s_h,o_h|p)$这一项代表以subject和object的首特征作为它们自身的表征来进行一次匹配,如果我们能确保subject内和object内是没有嵌套实体的,那幺理论上$S(s_h,o_h|p) > 0$就足够析出所有的predicate了,但考虑到存在嵌套实体的可能,所以我们还要对实体的尾再进行一次匹配,即$S(s_t, o_t|p)$这一项。

 

此时,训练和预测过程变为:

 

1、训练时让标注的五元组$S(s_h,s_t) > 0$、$S(o_h,o_t) > 0$、$S(s_h,o_h| p) > 0$、$S(s_t, o_t| p) > 0$,其余五元组则$S(s_h,s_t) < 0$、$S(o_h,o_t) < 0$、$S(s_h,o_h| p) < 0$、$S(s_t, o_t| p) < 0$;
2、预测时枚举所有可能的五元组,逐次输出$S(s_h,s_t) > 0$、$S(o_h,o_t) > 0$、$S(s_h,o_h| p) > 0$、$S(s_t, o_t| p) > 0$的部分,然后取它们的交集作为最终的输出(即同时满足4个条件)。

 

在实现上,由于$S(s_h,s_t)$、$S(o_h,o_t)$是用来识别subject、object对应的实体的,它相当于有两种实体类型的NER任务,所以我们可以用一个GlobalPointer来完成;至于$S(s_h,o_h| p)$,它是用来识别predicate为$p$的$(s_h,o_h)$对,跟NER不同的是,NER有$s_h \leq o_h$的约束而它没有,这里我们同样用GlobalPointer来完成,但为了识别出$s_h > o_h$的部分,要去掉GlobalPointer默认的下三角mask;最后$S(s_t, o_t|p)$跟$S(s_h,o_h| p)$同理,不再赘述。

 

这里再回顾一遍:我们知道,作为NER模块,GlobalPointer可以统一识别嵌套和非嵌套的实体,而这是它基于token-pair的识别来做到的。所以,我们应该进一步将GlobalPointer理解为一个token-pair的识别模型,而不是局限在NER范围内理解它。认识到这一点之后,我们就能明白上述$S(s_h,s_t)$、$S(o_h,o_t)$、$S(s_h,o_h| p)$、$S(s_t, o_t|p)$其实都可以用GlobalPointer来实现了,而要不要加下三角mask,则自行根据具体任务背景设置就好。

 

现在我们已经把打分函数都设计好了,那幺为了训练模型,就差损失函数了。这里继续使用GlobalPointer默认使用的、在《将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题》
中提出的多标签交叉熵,它的一般形式为:

 

\begin{equation}\log \left(1 + \sum\limits_{i\in \mathcal{P}} e^{-S_i}\right) + \log \left(1 + \sum\limits_{i\in \mathcal{N}} e^{S_i}\right)\label{eq:loss-1}\end{equation}

 

其中$\mathcal{P},\mathcal{N}$分别是正、负类别的集合。在之前的文章中,我们都是用“multi hot”向量来标记正、负类别的,即如果总类别数为$K$,那幺我们用一个$K$维向量来表示,其实正类的位置为1,负类的位置为0。然而,在$S(s_h,o_h| p)$和$S(s_t, o_t|p)$的场景,我们各需要一个$n\times l\times l$的矩阵来标记,两个加在一起并算上batch_size总维度就是$2bnl^2$,以$b=64,n=50,l=128$为例,那幺$2bnl^2\approx 1\text{亿}$。这也就意味着,如果我们还坚持用“multi hot”的形式表示标签的话,每一步训练我们都要创建一个1亿参数量的矩阵,然后还要传到GPU中,这样不管是创建还是传输成本都很大。

 

所以,为了提高训练速度,我们需要实现一个“稀疏版”的多标签交叉熵,即每次都只传输正类所对应的的下标就好,由于正类远远少于负类,这样标签矩阵的尺寸就大大减少了。而“稀疏版”多标签交叉熵,意味着我们要在只知道$\mathcal{P}$和$\mathcal{A}=\mathcal{P}\cup\mathcal{N}$的前提下去实现式$\eqref{eq:loss-1}$。为此,我们使用的实现方式是:

 

\begin{equation}\begin{aligned}

 

&\,\log \left(1 + \sum\limits_{i\in \mathcal{N}} e^{S_i}\right) = \log \left(1 + \sum\limits_{i\in \mathcal{A}} e^{S_i} – \sum\limits_{i\in \mathcal{P}} e^{S_i}\right) \\

 

=&\, \log \left(1 + \sum\limits_{i\in \mathcal{A}} e^{S_i}\right) + \log \left(1 – \left(\sum\limits_{i\in \mathcal{P}} e^{S_i}\right)\Bigg/\left(1 + \sum\limits_{i\in \mathcal{A}} e^{S_i}\right)\right)

 

\end{aligned}\end{equation}

 

如果即$a = \log \left(1 + \sum\limits_{i\in \mathcal{A}} e^{S_i}\right),b=\log \left(\sum\limits_{i\in \mathcal{P}} e^{S_i}\right)$,那幺可以写为

 

\begin{equation}\log \left(1 + \sum\limits_{i\in \mathcal{N}} e^{S_i}\right) = a + \log\left(1 – e^{b – a}\right)\end{equation}

 

这样就通过$\mathcal{P}$和$\mathcal{A}$算出了负类对应的损失,而正类部分的损失保持不变就好。最后,一般情况下的多标签分类任务正类个数是不定的,这时候我们可以将类的下标从1开始,将0作为填充标签使得每个样本的标签矩阵大小一致,最后在loss的实现上对0类进行mask处理即可。相应的实现已经内置在bert4keras中,详情可以参考“sparse_multilabel_categorical_crossentropy
”。

 

为了方便称呼,我们暂且将上述模型称为GPLinker(GlobalPointer-based Linking),一个基于bert4keras的参考实现如下:

 

脚本链接:task_relation_extraction_gplinker.py

 

在LIC2019上的实验结果如下(CasRel的代码为task_relation_extraction.py
):

 

\begin{array}{c|c}

 

\hline

 

\text{模型} & \text{F1} \\

 

\hline

 

\text{CasRel} & 0.8220 \\

 

\text{GPLinker (Standard)} & 0.8272\\

 

\text{GPLinker (Efficient)} & 0.8268\\

 

\hline

 

\end{array}

 

预训练模型是BERT base,Standard和Efficient的区别是分别使用了标准版的GlobalPointer
Efficient GlobalPointer
。该实验结果说明了两件事情,一是GPLinker确实比CasRel更加有效,二是Efficient GlobalPointer的设计确实能在更少参数的情况下媲美标准版GlobalPointer的效果。要知道在LIC2019这个任务下,如果使用标准版GlobalPointer,那幺GPLinker的参数量接近1千万,而用Efficient GlobalPointer的话只有30万左右。

 

此外,在3090上,相比于“multi hot”版的多标签交叉熵,使用稀疏版多标签交叉熵的模型在训练速度上能提高1.5倍而不会损失精度,跟CasRel相比,使用了稀疏版多标签交叉熵的GPLinker在训练速度上只慢15%,但是解码速度快将近一倍。

 

而对于了解这两年关系抽取SOTA模型进展的同学来说,理解上述模型后,会发现它跟TPLinker
是非常相似的。确实如此,模型在设计之初确实充分借鉴了TPLinker,最后的结果也同样跟TPLinker很相似。

 

大体上来说,TPLinker与GPLinker的区别如下:

 

1、TPLinker的token-pair分类特征是首尾特征后拼接做Dense变换得到的,其思想来源于Additive Attention;GPLinker则是用GlobalPointer实现,其思想来源于Scaled Dot-Product Attention。平均来说,后者拥有更少的显存占用和更快的计算速度。

 

2、GPLinker分开识别subject和object的实体,而TPLinker将subject和object混合起来统一识别。笔者也在GPLinker中尝试了混合识别,发现最终效果跟分开识别没有明显区别。

 

3、在$S(s_h,o_h|p)$和$S(s_t,o_t|p)$,TPLinker将其转化为了$l(l+1)/2$个3分类问题,这会有明显的类别不平衡问题;而GPLinker用到了笔者提出的多标签交叉熵,则不会存在不平衡问题,更容易训练。事实上后来TPLinker也意识到了这个问题,并提出了TPLinker-plus
,其中也用到了该多标签交叉熵。

 

当然,在笔者看来,本文的最主要贡献,并不是提出GPLinker的这些改动,而是对关系联合抽取模型进行一次“自上而下”的理解:从开始的五元组打分$S(s_h,s_t,p,o_h,o_t)$出发,分析其难处,然后简化分解式$\eqref{eq:factor}$来“逐个击破”。希望这个自上而下的理解过程,能给读者在为更复杂的任务设计模型时提供一定的思路。

 

本文分享了一个基于GlobalPointer的实体关系联合抽取模型——“GPLinker”,并提供了一个“自上而下”的推导理解给大家参考。

 


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更详细的转载事宜请参考:

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如果您需要引用本文,请参考:

 

苏剑林. (Jan. 30, 2022). 《GPLinker:基于GlobalPointer的实体关系联合抽取 》[Blog post]. Retrieved fromhttps://kexue.fm/archives/8888

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