论文浅尝 - ACL2020 | 一种用于关系三元组提取的级联二进制标记框架

论文笔记整理：窦春柳，天津大学硕士。

链接： https://arxiv.org/pdf/1909.03227.pdf

动机

首先作者提出了问题，传统的关系抽取是不能很好的解决三元组重叠， 如下 图 。从图中可以发现，传统的关系抽取针对Normal 类型的数据还是可以的，但是针对EPO和SEO的情况就 不理想 。尽管像这样的问题已经有人做了很多研究，但是仍然存在很多的问题，他们都把每个实体对的关系看作离散的，这样导致会导致模型学习很困难，原因有两点：第一点，数据分布不均衡，第二点， 针对重叠的标签，如果在训练数据很少的情况下，分类器很难去正确的分类。

亮点

本文 采用全新的视角代替以往分类的视角，将关系建模为 S 到 O 的映射函数。提出一个全新的框架：CASREL。

概念及模型

CASREL框架抽取三元组(subject, relation, object)主要包含两个步骤，三个部分。

两个步骤

1、 要识别出句子中的 subject 。

2、 要根据识别出的 subject, 识别出所有有可能的 relation 以及对应的 object。

三个部分

1、 BERT-based encoder module: 可以替换为不同的编码框架，主要对句子中的词进行编码，论文最终以BERT为主，效果很强。

2、 subject tagging module：目的是识别出句子中的 subject。

3、 relation-specific object tagging module：根据 subject，寻找可能的 relation 和 object。

其中 a 是 Encoder, b 和 c 称为 Cascade Decoder。

1） BERT Encoder

对句子编码，获取每个词的隐层表示，可以采用 BERT 的任意一层，另外这部分是可以替换的，例如用LSTM替换BERT。

2）Subject Tagger

对 BERT Encoder 获取到的词的隐层表示解码，构建两个二分类分类器预测 subject 的 start 和 end 索引位置，对每一个词计算其作为 start 和 end 的一个概率，并根据某个阈值，大于则标记为1，否则标记为0。公式如下：

如框架图中所示，Jackie 被标记为 start，R 既不是 start 也不是 end, Brown 被标记为 end，其他的类似。在这里采用了最近匹配的原则，即与 jackie 最近的一个 end 词是 Brown, 所以 Jackie R. Brown 被识别为一个subject。文中并未考虑前面位置的情况。

3）Relation-specific Object Taggers

这部分会同时识别出subject的relation和相关的object。

解码的时候比 Subject Tagger 不仅仅考虑了 BERT 编码的隐层向量， 还考虑了识别出来的 subject 特征，即下图。vsub 代表 subject 特征向量，若存在多个词，将其取向量平均，hn 代表 BERT 编码向量。

对于识别出来的每一个 subject, 对应的每一种关系会解码出其 object 的 start 和 end 索引位置，与 Subject Tagger 类似，公式如下：

理论分析

实验

验证CASREL框架效果采用的是两个公开的数据集，NYT 和 WebNLG。具体的实验效果如下 。

其中 CASREL 分别采用了 随机初始化参数的BERT编码端、 LSTM 编码端以及预训练 BERT 编码端，实验结果主要说明以下结论：

1、 CASREL 框架确实有效，三种编码结构的效果都是要远高于其他的模型性能。

2、 采用预训练 BERT 之后，CASREL 框架更是逆天。

总结

本文 为了解决三元组重叠的情况，提出了新的关系抽取的方法，cascade binary taging framework(CasRel)，和传统的关系抽取不同，传统的关系抽取是通过两个实体来抽取（离散的）关系标签，但在这里通过CasRel框架来抽取实体及实体间的关系,最终效果得到了很大的提升。

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