实体关系抽取

news2024/11/17 10:51:57

关系抽取分为pipeline型和联合（Joint）抽取。

pipeline形式：

指把关系抽取，拆分成多个任务，如【先抽Subject，再一起抽Predict和Object】（CasRel）、【先判断Predict，再一起抽Subect和Object】（PRGC）。可见，每一个子任务都依赖前面的任务结果作为输入，存在误差传播的问题

Joint常见两种类型：

不同任务之间共享编码层，通过编码层参数共享，在实体抽取和关系抽取的能进行信息交互。注意的是，解码时还是Pipeline的形式，一样存在误差传播的问题
One-Stage的解码形式，如TPLinker、OneRel，不同任务之间没有互相作为输入依赖，避免误差传播的问题

关系抽取还好考虑以下问题：

在这里插入图片描述

SEO：SingleEntityOverlap，如上图中的Los Angeles与多个实体有关系
EPO：EntityPairOverlap，如上图的China与Beijing有capital city和contains两个关系
SOO：Subject Object Overlap，也有称为HOO(HeadTailOverlap)的，Subject和Object有nest嵌套的情况。

前沿的方法基本都能解决Overlap问题。而应用时，要看实际场景会不会遇到这些问题，假如没有的话，其实大部分方法都可以进行简化的。

CasRel（ACL 2020）

CasRel：Cascade Relational Triple Extraction

《A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction》

吉林大学、苏神的文章

在这里插入图片描述

CasRel解决EPO方法就是“拆”，同样是先抽Subject，如图中Jackie R.Brown被抽取出来，不同于ETL，用一个序列标注把所有Predict和Object都抽取出来，CasRel对于每个关系类型都要单独做对应的Object抽取，有N个关系，就有2N个序列（一个关系要有一个Start序列和End序列）

此外，CasRel是用 0/1 这种Binary Tagging的方式，Start序列把实体的头token标为1，End序列把实体的尾token标为1，解码时利用nearest的原则

为了把Subject的信息作为先验信息，带入到Predict和Object的抽取中。论文对Subecjt在词上面做mean pooling，然后拼接到指定Predict的Object抽取的token上面，从而完成Subject到Predict和Object的映射。

$p_i^{start\_o}=\sigma(W^r_{start}(x_i+v^k_{sub})+b^r_{start}) \\ p_i^{end\_o}=\sigma(W^r_{end}(x_i+v^k_{sub})+b^r_{end})$

span-based（2021）

Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-training
在这里插入图片描述

SpERT: 也是采用一个encoder，两个decoder分别解码实体及实体pair间的关系，可以看图最清楚了。

采用span方式的生成所有潜在的span(例： eat a apple ,生成片段：eat, eat a, eat a apple, a, a apple, apple也就是一句话T个字，会生成T*（T+1）/2个片段),对每个span进行实体的判别.*
实体分类（span-entity classification）：通过concat(maxpool(span_len) || width_embedding || cls), 以此向量代表实体的特征，从而进行分类。
关系分类(span-classification)，若有S个entity，则进行S*（S-1）次实体pair分类。实体pair特征为concat(e(s1) || maxpooling(local_context) || e(s2))。
最后两个loss叠加作为总体loss一起进行优化。 Loss = loss(span-entity classification) + loss(span-classification)

SpERT主要适用于嵌套的实体问题，同时也适用于multi-relation问题，但是两个decoder的pipline解码方式也是存在误差累积问题的。

TPLinker（COLING 2020）

TPLinker：Token Pair Linking

《TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking》

中科大的文章

像CasRel这种Pipeline方法缺点在于曝光偏差和误差传播。

曝光偏差：如CasRel训练时，是拿Gold Subjet作为输入去训练抽取Predict和Object的模块，而在预测时，是拿预测出来的Subject作为输入的，这就造成train和test的bias
误差传播：错误不可逆地传播。如某个Subject漏抽了，那Predict和Ojbect那一步是无法修复的，误差会累积传播，不可逆

方法解读：

TPLinker的解决方法在于构造1+2*N的全局信息矩阵（N为关系类别数）。首先，1个矩阵用于抽取所有的Subject和Object。另外对于每个关系，构建两个矩阵，分别为subject head to object head（SH-to-OH）和subject tail to object tail（ST-to-OT）。然后利用handshaking tagging scheme来做一个实体与关系之间的对齐，解码出三元组
因为TPLinker在训练时不同矩阵信息没有互相作为输入依赖（虽然解码时是有互相约束的，但不作为输入即可），从而实现了train和test的一致性

在这里插入图片描述

优点：

能解决SEO/EPO/SOO重叠问题
能解决Pipeline方法令人诟病的曝光偏差和误差传播

GPLinker（2022）

看参考文献吧

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/349699217

GPLinker：基于GlobalPointer的实体关系联合抽取

https://spaces.ac.cn/archives/7161
https://zhuanlan.zhihu.com/p/494142704
https://zhuanlan.zhihu.com/p/498089575
https://zhuanlan.zhihu.com/p/480408779

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