鄂海红,张文静,肖思琪,程瑞,胡莺夕,周筱松,牛佩晴.深度学习实体关系抽取研究综述.软件学报,2019,30(6): 1793?1818. http://www.jos.org.cn/1000-9825/5817.htm
摘要部分
1、实体关系抽取很重要，是很多领域的核心任务和重要环节
2、作用：能够从文本中抽取实体对间的语义关系
3、发展趋势：深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法
4、如何工作：通过对文本信息建模,自动抽取出实体对之间的语义关系,提取出有效的语义知识
5、成果应用：文本摘要、自动问答、机器翻译、语义网标注、知识图谱等
6、自然语言处理国际会议：ACL、EMNLP、ICLR、AAAI、KDD、NAACL、ECML-PKDD等
7、经典的方法：主要分为有监督、半监督、弱监督和无监督这 4 类，缺点：经典方法存在特征提取误差传播问题,极大影响实体关系抽取效果
7.1、有监督的实体关系抽取主要分为基于特征和基于核函数的方法。缺点：有监督方法需要手工标注大量的训练数据,浪费时间精力
7.2、提出了基于半监督、弱监督和无监督的关系抽取方法来解决人工标注语料问题
经典论文：需要看的
[32] Brin S. Extracting patterns and relations from the World Wide Web. In: Proc. of the Int’l Workshop on the World Wide Web and
Databases. 1998. 172?183.
[33] Kumlien MCJ. Constructing viological knowledge bases by extraction information from text sources. In: Proc. of the 7th Int’l Conf.
on Intelligent Systems for Molecular Biology. AAAI Press, 1999. 77?86.
[34] Hasegawa T, Sekine S, Grishman R. Discovering relations among named entities from large corpora. In: Proc. of the Meeting on Association for Computational Linguistics. 2004. 415.
8、深度学习方法：深度学习的实体关系抽取任务分为有监督和远程监督两类
8.1、基于深度学习的有监督实体关系抽取方法是近年来关系抽取的研究热点,该方法能避免经典方法中人工特征选择等步骤,减少并改善特征抽取过程中的误差积累问题。优点：基于深度学习的远程监督实体关系抽取方法因具有缓解经典方法中错误标签和特征抽取误差传播问题的能力而成为研究热点
8.2、基于深度学习的有监督实体关系抽取方法可以分为流水线(pipeline)方法和联合学习(joint learning)方法
8.3、主要基础方法包括 CNN,RNN,LSTM 等网络结构
经典论文
[13] Katiyar A, Cardie C. Going out on a limb: Joint extraction of entity mentions and relations without dependency trees. In: Proc. of
the Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2017. 917?928.
[20] Zeng D, Liu K, Lai S, Zhou G, Zhao J. Relation classification via convolutional deep neural network. In: Proc. of the 25th Int’l Conf. on Computational Linguistics: Technical Papers (COLING 2014). 2014. 2335?2344.
[35] Jiao LC, Yang SY, Liu F, Wang SG, Feng ZX. Neural Network Seventy Years: Retrospect and Prospect. Chinese Journal of Computers, 2016,39(8):1697?1716 (in Chinese with English abstract).
[36] Zhou FY, Jin LP, Dong J. A survey of Convolutional Neural Networks. Chinese Journal of Computers, 2017,40(6):1229?1251 (in Chinese with English abstract).
8.2、方法改进，有时间要看：学者们在基础方法之上提出了多种改进,如 PCNN 与多示例学习的融合方法[37]、PCNN 与注意力机制的融合方法[10]等.Ji 等人[38]提出在 PCNN 和 Attention 的基础上添加实体的描述信息来辅助学习实体的表示,Ren 等人[39]提出的 COTYPE 模型、Huang[40]提出的残差网络皆增强了关系提取效果
经典论文：
[10] Lin Y, Shen S, Liu Z, Luan H, Sun M. Neural relation extraction with selective attention over instances. In: Proc. of the Meeting of
the Association for Computational Linguistics. 2016. 2124?2133.
[37] Zeng D, Liu K, Chen Y, Zhao J. Distant supervision for relation extraction via piecewise convolutional neural networks. In: Proc.
of the Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2015. 1753?1762.
[38] Ji GL, Liu K, He SZ, Zhao J. Distant supervision for relation extraction with sentence-level attention and entity descriptions. In: Proc. of the AAAI. 2017. 3060?3066.
[39] Ren X, Wu Z, He W, Qu M, Voss CR, Ji H, Abdelzaher TF, Han JW. Co Type: Joint extraction of typed entities and relations with
knowledge bases. 2016. 1015?1024. https://arxiv.org/abs/1610.08763
[40] Huang YY, Wang WY. Deep residual learning for weakly-supervised relation extraction. ar Xiv preprint ar Xiv:1707.08866, 2017.
8.4、基于深度学习的实体关系抽取方法与经典抽取方法相比,其主要优势在于深度学习的神经网络模型可以自动学习句子特征,无需复杂的特征工程
深度学习实体关系抽取的问题定义和解决框架
1、流水线学习方法：是指在实体识别已经完成的基础上直接进行实体之间关系的抽取
2、联合学习方法：主要是基于神经网络的端到端模型,同时完成实体的识别和实体间关系的抽取
3、方法对比：与有监督实体关系抽取相比,远程监督方法缺少人工标注数据集,因此,远程监督方法比有监督多一步远程对齐知识库给无标签数据打标的过程.而构建关系抽取模型的部分,与有监督领域的流水线方法差别不大
解决问题的框架
针对实体关系抽取任务,基于深度学习的抽取框架如图 1 所示
(1) 获取有标签数据:有监督方法通过人工标记获取有标签数据集,远程监督方法通过自动对齐远程知识库获取有标签数据集;
(2) 构建词语向量表示:将有标签句子分词,将每个词语编码成计算机可以接受的词向量,并求出每个词语与句子中实体对的相对位置,作为这个词语的位置向量,将词向量与位置向量组合作为这个词语的最终向量表示;
(3) 进行特征提取:将句子中每一个词语的向量表示输入神经网络中,利用神经网络模型提取句子特征,进而训练一个特征提取器;
(4) 关系分类:测试时根据预先定义好的关系种类,将特征提取出的向量放入非线性层进行分类,提取最终的实体对关系;
(5) 评估分类性能:最后,对关系分类结果进行评估,评测指标和相关数据集详见第 6 节.
有监督实体关系抽取框架演化流程
解决的问题：能解决经典方法中存在的人工特征选择、特征提取误差传播两大主要问题，将低层特征进行组合,形成更加抽象的高层特征,用来寻找数据的分布式特征表示.
有监督的实体关系抽取框架的演化流程如图 2 所示
基于深度学习的有监督实体关系抽取可以分为流水线方法和联合学习方法.这两种方法都基于 CNN, RNN,LSTM 这 3 种框架进行扩展优化
.
? 流水线方法中,基于 RNN 模型的扩展包括在 RNN 基础之上增加依存分析树信息、词依存矩阵信息;基于 CNN 模型的扩展包括在 CNN 基础之上增加类别排名信息、依存分析树、注意力机制;基于 LSTM模型的扩展包括在 LSTM 基础之上增加最短依存路径(SDP)或将 LSTM 与 CNN 结合.流水线方法存在错误累积传播、忽视子任务间关系依赖、产生冗余实体等问题,因此,联合模型逐渐开始受到重视;
? 联合学习方法根据其建模对象不同,可分为参数共享和序列标注两类子方法:参数共享方法的编码层均使用 Bi-LSTM,解码层则基于 Bi-LSTM、依赖树和注意力机制等方法纷纷进行优化扩展;序列标注方法则用一种新标注策略的端到端模型解决流水线模型中冗余实体的问题.
流水线方法
针对已经标注好目标实体对的句子进行关系抽取,最后把存在实体关系的三元组作为预测结果输出。
1、基于 RNN 模型的实体关系抽取方法
RNN 在处理单元之间既有内部的反馈连接又有前馈连接,可以利用其内部的记忆来处理任意时序的序列信息,具有学习任意长度的各种短语和句子的组合向量表示的能力
首次提出基于 RNN 模型进行关系抽取的方法的论文：
[46] Socher R, Huval B, Manning CD, Ng AY. Semantic compositionality through recursive matrix-vector spaces. In: Proc. of the Joint Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning. 2012. 1201?1211.
优化论文
[19] Hashimoto K, Miwa M, Tsuruoka Y, Chikayama T. Simple customization of recursive neural networks for semantic relation classification. In: Proc. of the 2013 Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2013.18?21.
RNN 相比于前馈网络更适合处理序列化输入,但 RNN 也存在着以下两个缺点:(1) 在网络训练时,RNN 容易出现梯度消失、梯度爆炸的问题,因此,传统 RNN 在实际中很难处理长期依赖,这一点在 LSTM 网络中有所改进;(2) 由于 RNN 的内部结构复杂,网络训练周期较长,而 CNN 结构相对简单,主要包括前置的卷积层和后置的全连接层,训练更快速.
基于CNN模型的实体关系抽取方法
CNN 的基本结构包括两层:其一为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征;其二是特征映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等,减少了网络中自由参数的个数.由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以 CNN 网络可以并行学习.
首次提出使用 CNN 进行关系抽取的论文
[20] Zeng D, Liu K, Lai S, Zhou G, Zhao J. Relation classification via convolutional deep neural network. In: Proc. of the 25th Int’l Conf. on Computational Linguistics: Technical Papers (COLING 2014). 2014. 2335?2344.
优化的论文
[21] Santos CND, Xiang B, Zhou B. Classifying relations by ranking with convolutional neural networks. Computer Science, 2015,86: 132?137.
[47] Xu K, Feng Y, Huang S, Zhao D. Semantic relation classification via convolutional neural networks with simple negative sampling. Computer Science, 2015,71:941?949.
[48] Vu NT, Adel H, Gupta P, Schütze H. Combining recurrent and convolutional neural networks for relation classification. ar Xiv preprint ar Xiv:1605.07333, 2016.
[49] Wang L, Cao Z, Melo GD, Liu Z. Relation classification via multi-level attention CNNs. In: Proc. of the Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2016. 1298?1307.
图 3 描述了该论文用于关系分类的神经网络的体系结构.网络对输入句子提取多个级别的特征向量,它主要包括以下 3 个组件:词向量表示、特征提取和输出.图 3 右部分显示了句子级特征向量构建过程:每个词语向量由词特征(WF)和位置特征(PF)共同组成,将词语向量放入卷积层提取句子级特征.图 3 左上部分为提取词汇级和句子级特征的过程,然后直接连接以形成最终的句子特征向量.最后如图3 左下部分,通过隐藏层和 Softmax 层得到最终的分类结果.
基于 LSTM 模型的实体关系抽取方法
由于梯度消失、梯度爆炸的问题,传统的 RNN 在实际中很难处理长期依赖,后面时间的节点对于前面时间的节点感知力下降.而 LSTM 网络通过 3 个门控操作及细胞状态解决了这些问题,能够从语料中学习到长期依赖关系.
经典论文
[11] Xu Y, Mou LL, Li G, Chen YC, Peng H, Jin Z. Classifying relation via long short term memory networks along shortest dependency paths. Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2015,42(1):56?61.
[22] Nguyen TH, Grishman R. Combining neural networks and log-linear models to improve relation extraction. ar Xiv preprint ar Xiv: 1511.05926, 2015.
[50] Li F, Zhang M, Fu G, Qian T, Ji D. A Bi-LSTM-RNN model for relation classification using low-cost sequence features. ar Xiv preprint ar Xiv:1608.07720, 2016.
[51] Cai R, Zhang X, Wang H. Bidirectional recurrent convolutional neural network for relation classification. In: Proc. of the Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2016. 756?765.
论文[11]的模型图如图 4 所示.首先,如图 4 左下部分,利用斯坦福解析器****将句子解析为依赖树,并提取最短依赖路径(SDP)作为网络的输入,沿着 SDP,使用 4 种不同类型的信息(称为通道),包括单词、词性标签、语法关系和 Word Net 上位词;在每个通道中(图 4 右部分是每个通道的细节图),词语被映射成向量,捕获输入的基本含义,两个递归神经网络分别沿着 SDP 的左右子路径获取信息,网络中的 LSTM 单元用于有效信息的传播;之后,如图 4 左上部分,最大池化层从每个路径中的 LSTM 节点收集信息,来自不同通道的池化层连接在一起,然后输入到隐藏层;最后,使用 Softmax 输出层用于关系分类
流水线方法中存在的共性问题
- 错误传播:实体识别模块的错误会影响到接下来的关系分类性能;
- 忽视了两个子任务之间存在的关系:丢失信息,影响抽取效果;
- 产生冗余信息:由于对识别出来的实体进行两两配对,然后再进行关系分类,那些没有关系的实体对就会带来多余信息,提升错误率.
联合学习方法
相比于流水线方法,联合学习方法能够利用实体和关系间紧密的交互信息，同时抽取实体并分类实体对的关系,很好地解决了流水线方法所存在的问题.
联合学习方法通过实体识别和关系分类联合模型,直接得到存在关系的实体三元组.
基于参数共享的实体关系抽取方法
针对流水线方法中存在的错误累积传播问题和忽视两个子任务间关系依赖的问题。
在基于参数共享的实体关系抽取方法的方法中,实体识别子任务和关系抽取子任务通过共享联合模型的编码层来进行联合学习,通过共享编码层,在训练时,两个子任务都会通过后向传播算法更新编码层的共享参数,以此来实现两个子任务之间的相互依赖,最终找到全局任务的最参数,实现性能更佳的实体关系抽取系统.在联合学习模型中,输入的句子在通过共享的编码层后,在解码层会首先进行实体识别务,再利用实体识别的结果,并对存在关系的实体对进行关系分类,最终输出实体-关系三元组.
首次提出的论文
[12] Miwa M, Bansal M. End-to-end relation extraction using LSTMs on sequences and tree structures. In: Proc. of the Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2016. 1105?1116.
经典论文
[13] Katiyar A, Cardie C. Going out on a limb: Joint extraction of entity mentions and relations without dependency trees. In: Proc. of the Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2017. 917?
928.
[53] Li F, Zhang M, Fu G, Ji D. A neural joint model for extracting bacteria and their locations. In: Proc. of the Pacific-Asia Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining. Cham: Springer-Verlag, 2017. 15?26.
[54] Katiyar A, Cardie C. Investigating LSTMs for joint extraction of opinion entities and relations. In: Proc. of the Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2016. 919?929.
论文 [12] 模型图如图 5 所示.在该模型中,实体识别子任务和关系分类子任务共享编码层的 LSTM 单元序列表示(编码层包括 LSTM 单元和隐藏层).该方法将实体识别任务当作序列标注任务,使用双向序列 LSTM 输出具有依赖关系的实体标签;之后,通过在双向序列 LSTM 单元上堆叠双向树结构 LSTM 的方法,使关系分类子任务和实体识别子任务共享编码层的 LSTM单元序列表示,同时,在关系分类子任务中捕获词性标签等依赖特征和实体识别子任务中输出的实体序列,形成依存树,最终根据依存树中目标实体间的最短路径对文本进行关系抽取.但该模型中的关系分类子任务和实体识别子任务仅共享了编码层的双向序列 LSTM 表示,从严格意义上来说不是真正的联合模型.但是该模型的提出,为之后真正意义上联合学习模型的提出奠定了基础,是基于深度学习方法做联合学习模型的启发者.
基于序列标注的实体关系抽取方法
基于参数共享的实体关系抽取方法在训练时还是需要先进行命名实体识别子任务,再根据实体预测信息对实体进行两两匹配,最后进行关系分类子任务,因其在模型实现过程中分开完成了命名实体识别和关系分类这两个子任务,仍然会产生没有关系的实体这种冗余信息.为了解决这个问题,基于新序列标注方法的实体、关系联合抽取方法被提出.
经典论文
[55] Zheng S, Wang F, Bao H, Hao Y, Zhou P, Xu B. Joint extraction of entities and relations based on a novel tagging scheme. 2017. 1227?1236. https://arxiv.org/abs/1706.05075
该方法能使用序列标注的方法同时识别出实体和关系,避免了复杂的特征工程,通过一个端到端的神经网络模型直接得到实体关系三元组,解决了基于参数共享的实体关系抽取方法可能会带来的实体冗余的问题.新序列标注方法的模型图如图 6 所示.在该端到端的神经网络模型中,对输入的句子,首先,编码层使用 Bi-LSTM 来进行编码;之后,解码层再使用 LSTM 进行解码;最终,输出模型标注好的实体-关系三元组.
另外,Zheng 等人[55]在这篇论文中还对该端到端模型增加了偏置损失函数,该函数增强了相关实体对之间的联系,削弱了无效实体标签的影响力,提高了关系分类的准确率;并基于这种新的标注方法,该论文中还学习用不同的端到端模型来解决关系抽取问题.
联合学习方法中存在的共性问题
基于参数共享的实体关系抽取方法和基于新序列标注的实体关系抽取方法对于现今有监督领域存在的重叠实体关系识别问题,并未能给出相关的解决方案.
基于深度学习的有监督领域关系抽取方法与经典方法的对比
基于有监督学习的经典方法严重依赖于词性标注、句法解析等自然语言处理标注工具中提供的分类特征,而自然语言处理标注工具中往往存在大量错误,这些错误会在关系抽取系统中不断传播放大,最终影响关系抽取的效果.而基于深度学习的有监督方法可以在神经网络模型中自动学习特征,将低层特征进行组合,形成更加抽象的高层特征,用来寻找数据的分布式特征表示,能够避免人工特征选择等步骤,减少并改善特征抽取过程中的误差积累问题.
有监督领域实体关系抽取核心公式
基于深度学习的远程监督实体关系抽取方法
远程监督实体关系抽取框架演化流程
面临大量无标签数据时,有监督的关系抽取消耗大量人力,显得力不从心.因此,远程监督实体关系抽取应运生.通过数据自动对齐远程知识库来解决开放域中大量无标签数据自动标注的问题.远程监督标注数据时主要有两个问题:噪声和特征提取误差传播.噪声问题是由于远程监督的强假设条件,导致大量数据的关系被错误标记,使得训练数据存在大量噪声;而特征提取中的误差传播问题是由于传统的特征提取主要是利用NLP 工具进行数据集的特征提取,因此会引入大量的传播误差.针对错误标签问题 .自从深度学习的崛起和其在有监督领域取得良好的关系抽取效果后,用深度学习提取特征的思路来替代特征工程是一个非常自然的想法:用词向量、位置向量来表示句子中的实体和其他词语;用深度模型对句子建模,构建句子向量;最后进行关系分类.深度学习模型及其特点有:CNN 的扩展模型 PCNN+MIL、PCNN+ATT(Attention 机制作为多示例机制的一种泛化)弱化错误标签问题;LSTM获取实体对方向性信息;COTYPE联合抽取实体和关系信息;深度残差网络防止错误标签噪声的逐层累积.基于远程监督实体关系抽取框架的演化流程如图 7 所示.
基于深度学习的远程监督领域实体关系抽取主流方法介绍
基于 PCNN 及其扩展模型的实体关系抽取
深度学习中的PCNN 方法有效解决了特征提取误差传播的问题.而对于远程监督中错误标签引入噪声的问题,本模块采用多示例和注意力两种机制来缓解噪声问题.以下是基于 PCNN 及其扩展模型的实体关系抽取过程
a) 示例语句编码:词向量、位置向量共同组成词语表示向量;
b) 卷积层:卷积部分是采用了常见的针对文本的卷积核设计,单向滑动;
c) 三段池化与最终关系分类:在池化层,是按照分段进行 Max Pooling 的,而 PCNN 的 P 是 Piecewise,将句子按照两个实体进行分割,分割得到 3 段,将这 3 段分别进行 Max Pooling.最后,使用一个 Softmax 分类器进行类别判断
缺点：PCNN 结合多实例的方法虽然优化了传统远程监督的效果,但多实例实际上是给包打标签而不是给语句打标签,即从包含实体对的所有语句中只选择了一个语句,这必然导致丢失大量有用的句子信息
经典论文：
[20] Zeng D, Liu K, Lai S, Zhou G, Zhao J. Relation classification via convolutional deep neural network. In: Proc. of the 25th Int’l Conf. on Computational Linguistics: Technical Papers (COLING 2014). 2014. 2335?2344.
基于 PCNN 和注意力机制(ATT)的实体关系抽取
多示例方法只用了包中一条语句信息,这就在一定程度上丢失了很多信息.针对此问题,论文[10]在Zeng 的基础上采用 Attention 机制,充分利用包内的信息,进一步减弱错误打标的示例语句产生的噪声.最终,标签正确分类的示例语句贡献较大,分配权重较高;标签错误分类的示例语句贡献较小,分配权重较低.从而提高分类的准确率.具体流程主要分为:
a) 包中示例分类:将实体对作为包,含实体对的句子作为包中示例;
b) 示例语句编码(句子特征提取):句子分词,将句子词语和实体转化为稠密实数向量,然后利用卷积、池化和非线性转换等操作构建起对应的句向量.句向量编码过程如图 8 所示;
c) 给句子加入注意力机制:给不同的句子赋予不同的权重α1,α2,α3,…,αn,隐式地摒弃一些噪音语料,以此提升分类器的性能.这样使得网络的输出数目和关系数目相等,方便后续 Softmax 层进行分类.图 9 为原始句子包生成句子包向量的过程,原始句子通过 CNN 提取句子特征,构建句子向量,给包中不同句子添加不同的权重,构建出一个句子包向量.
Attention 机制虽与多示例方法都是减弱错误标签带来的噪声问题,但多示例只用了包中一条语句信息,而Attention 机制综合利用了包中所有示例语句信息,更好地提升了远程监督中关系抽取的效果.
经典论文：
[10] Lin Y, Shen S, Liu Z, Luan H, Sun M. Neural relation extraction with selective attention over instances. In: Proc. of the Meeting of
the Association for Computational Linguistics. 2016. 2124?2133.
基于 PCNN、注意力机制和实体表示信息的实体关系抽取
目前的远程监督关系抽取都集中在探索句子的语义信息层次上,忽略了实体本身的描述信息对关系抽取效果的影响.对此,文献[38]中提出加入实体表示信息的深度学习实体关系抽取模型.此模型是在 PCNN 和Attention 的基础上添加了实体的描述信息来辅助学习实体的表示,从而提高准确率.其提取关系流程主要为:
a) PCNN 模块:用 PCNN 提取句子特征,每个实体对对应一个包,用句子级别注意力机制给包中每个句子分配一个权重,综合利用包中所有句子的信息;
b) 提取实体信息:从 Freebase 和 Wikipedia 页面中提取实体描述以补充实体关系提取的背景知识,用一个传统的 CNN 模型(一个卷积层和一个最大池化层)从实体描述中提取特征.背景知识不仅为预测关系提供了更多信息,而且为注意力机制模块带来了更好的实体表示;
c) 特征融合:用交叉熵最小化目标函数,目标函数由句子级别注意力机制和实体信息共同决定.
本文实际检测到:当前远程监督关系抽取模型如果在没有实体背景信息的情况下,其在抽取某些实体对关系时效果不佳.针对此问题,作者提出使用实体表示信息丰富其背景知识,以便更好地预测关系.实验表明在前人模型的基础上加入此创新点,均明显地提升了当前模型的效果.
经典论文：
[38] Ji GL, Liu K, He SZ, Zhao J. Distant supervision for relation extraction with sentence-level attention and entity descriptions. In: Proc. of the AAAI. 2017. 3060?3066.
基于 LSTM 的实体关系抽取方法
传统的远程监督方法在提取特征时采用 NLP 工具包,加重了错误传播、错误积累的问题,所以论文[57]提出一种 SE-LSTM 结合多示例学习的方法来解决远程监督中错误传播、错误积累问题,其模型如图 10 所示
经典论文：
[57] He D, Zhang H, Hao W, Zhang R, Chen G, Jin D, Cheng K. Distant supervised relation extraction via long short term memory networks with sentence embedding. Intelligent Data Analysis, 2017,21:1213?1231.
a) LSTM 网络抽取实体对方向性信息(图 10 左上部分):论文[57]首先将句子的最短依存路径(SDP)分割成两个子路径作为 LSTM 结构的输入,自动地抽取特征,以此来抽取实体对的方向性信息;
b) CNN 网络提取句子整体信息(图 10 右部分):尽管 SDP 对关系抽取非常有效,但是这并不能捕捉到句子的全部特征.针对此问题,作者将全部句子放进 CNN 网络,进而抽取句子的全部信息(sentence embedding);
c) 特征融合(图 10 左下部分):最后,将 LSTM 隐藏层单元以及 CNN 的非线性单元相融合,通过 Softmax层来标注实体对对应的关系
论文[57]提出的 SE-LSTM 网络结合多示例的方法,其可以在不需要任何 NLP 工具包的帮助下自动地抽取特征,并且通过两个 LSTM 提取实体对的方向性信息.实验表明,该方法大大地提升了关系抽取的准确率.
基于 COTYPE 联合抽取模型的实体关系抽取方法
文献[39]中提出了联合抽取模型 COTYPE,此模型的提出,主要解决在远程监督关系抽取过程中面临的 3 大挑战:
- 事先训练好的命名实体识别器限制了领域之间的扩展;
- 将实体抽取和关系抽取分开导致错误的累积传播;
- 在远程监督中标签噪声问题.COTYPE 的框架主要分为 3 个部分
a) 数据预处理:在训练语料上运行文本分割算法,得到候选实体;给同一句话的两个候选实体构建关系,用三元组表示;最后分析文本
,抽取文本特征
b) 联合训练实体和关系向量空间:将候选实体、候选关系、文本特征等嵌入到关系空间以及实体空间,并对两者进行联合建模;
c) 对实体类型和关系类型进行推理预测
COTYPE 模型与 PCNN 等单模型相比不仅可以扩展到不同领域,而且通过把实体抽取和关系抽取两个任务结合,较好地减弱了错误的累积传播.实验结果表示,其明显提升了当时 State-of-the-art 的效果.
经典论文：
[39] Ren X, Wu Z, He W, Qu M, Voss CR, Ji H, Abdelzaher TF, Han JW. Co Type: Joint extraction of typed entities and relations with
knowledge bases. 2016. 1015?1024. https://arxiv.org/abs/1610.08763
基于深度残差网络的实体关系抽取方法
一般来说,深层神经网络能抽取更深的语义特征,所以论文[40]实验了 9 层 CNN 的实体关系抽取模型.但事实发现,9 层 CNN 抽取效果不如单层.Huang 猜测可能是由于远程监督的数据里有太多错误标签的数据,错误标签带来的噪声随着神经网络层次的加深逐渐被放大,导致 9 层效果比单层的差.因此,提出一种深度残差网络模型来解决深层网络增大噪声的问题,其采用残差网络设法使浅层网络的特征跳跃传递至深层网络,让网络可以选择较不被噪声影响的那层网络特征来进行关系分类.在性能上,9 层的残差网络可达到 State-of-the-art (PCNN+ATT)模型相似的效果
基于深度学习的远程监督关系抽取方法与经典方法的对比
经典的远程监督方法是在解决远程监督中强假设条件造成大量错误标签的问题,而深度学习方法主要是是在解决特征提取中误差传播问题.
远程监督的提出,是因为在开放域中存在大量无规则非结构化数据,人工标注虽能使标注的准确率较高,但是时间和人力消耗巨大,在面对大量数据集时显得不切实际.因此,远程监督实现一种数据集自动对齐远程知识库进行关系提取的方法,可进行自动标注数据.但由于其强假设条件造成大量错误标签问题,之后,经典的远程监督的改进都是在改进处理错误标签的算法
深度学习的提出,是因数据特征构造过程依赖于 NER 等 NLP 工具,中间过程出错会造成错误传播问题.且现今基于深度学习的远程监督实体关系抽取框架已包含经典方法中对错误标签的探讨解决,因此可以认为现今的远程监督关系抽取框架是基于传统方法的扩展优化.
基于深度学习的远程监督关系抽取方法与有监督方法的对比
有监督的实体关系抽取依靠人工标注的方法得到数据集,数据集准确率、纯度较高,训练出的关系抽取模型效果较好,具有很好的实验价值.但其人工标注数据集的方法耗费大量人力成本,且标注数据的数量有限、扩展性差、领域性强,导致构造的关系抽取模型对人工标注的数据具有依赖性,不利于模型的跨领域泛化能力,领域迁移性较差.
远程监督在面对大量无标签数据时,相较于有监督实体关系抽取具有明显优势.人力标注大量无标签数据显得不切实际,因此远程监督采用对齐远程知识库的方式自动标注数据,极大地减少了人力的损耗且领域迁移性较强.但远程监督自动标注得到的数据准确度较低,因此在训练模型时,错误标签的误差会逐层传播,最终影响整个模型的效果.因此,现今的远程监督实体关系抽取模型的效果普遍比有监督模型抽取效果效果差.基于深度学习的有监督和远程监督实体关系抽取效果对比可见表 2.
远程监督领域实体关系抽取方法核心公式
基于深度学习的实体关系抽取新模型与新思路
融合深度增强学习的实体关系抽取
论文[60]在 2017 年提出了基于增强学习和深度学习的联合学习方法抽取实体和关系的模型.该模型中,增强学习将任务建模为两步决策过程,如图 11 所示:第 1 个决策根据实体抽取的初步结果,判断包含目标实体对的句子是否是一个关系;第 2 个决策将关系进行分类.通过设计每步的奖励函数,可以将实体提取的信息传递给关系提取并获得反馈,以便同时提取实体和关系.深度学习用于自动捕获非结构化文本中最重要的信息,这些信息代表决策过程中的状态,首先使用 Bi-LSTM 来模拟上下文信息,将实体抽取任务视为序列标注任务,实现初步的实体提取;在提取结果的基础上,基于注意力机制的方法可以表示包括目标实体对的句子,以在决策过程中生成初始状态;接着使用Tree-LSTM 来表示关系,在决策过程中生成过渡状态;最后采用Q -Learning 算法,在两步决策过程中得到控制策略π.该方法解决了在增强学习与深度学习的联合模型中,如何将实体信息传递给关系抽取,使实体和关系信息能够交互并获得反馈的问题.在ACE2005 数据集上的实验结果,比现有技术的方法获得更好的性能,并且召回率评分提高了 2.4%.
经典论文：
[60] Feng Y, Zhang H, Hao W, Chen G. Joint extraction of entities and relations using reinforcement learning and deep learning. In: Proc. of the Comput Intell Neurosci. 2017. 1?11.
[61] Qin P, Xu W, Wang WY. Robust distant supervision relation extraction via deep reinforcement learning. ar Xiv preprint ar Xiv:1805.
09927, 2018.
融合生成对抗网络的实体关系抽取
生成对抗网络是实体关系提取中的新兴方法,其通过在词向量表示阶段引入对抗性噪声并给出新的损失函数来增加模型的准确率.其主要思路是:生成器和判别器为博弈对方,生成器拟合数据的产生过程生成模型样本,判别器通过增加噪声样本增强模型准确率和鲁棒性,优化目标是达到纳什均衡.
论文[64]于 2018 年将生成对抗网络引入到远程监督关系抽取中,用于筛选错误标签,最终达到降噪的效果.实验结果表明,此模型优于现今效果最好的远程监督实体关系抽取模型.
生成对抗网络筛选错误标签数据的流程如图 12 所示.
a) 预训练:对生成器和鉴别器进行预训练,得到生成器和鉴别器的参数θG和θD.由于在良好初始化参数的情况下对抗训练很容易趋于收敛,因此预训练具有很好的优化效果.本文生成器和鉴别器都用简单的卷积神经网络,相比于循环神经网络,卷积神经网络具有更少的参数;
b) 数据划分:一次迭代(epoch)扫描远程监督训练集中所有正例集 P={s1,s2,…,sj,…},将其划分为 N 个包: B={Bag1,Bag2,…,Bagk,…},一次处理一个包中的全部数据;
c) 生成器训练:生成器计算包中正样本的概率分布,其产生的高置信样本被认为是真实的正例样本,然后根据这个概率分布进行抽样;
d) 对抗器训练:对抗器接收这些高置信度样本,但将其视为负样本;相反,低置信度的样本仍被视为正样本.在这个过程中,模型会以预训练的参数行初始化;
e) 交替训练:对于生成的样本,生成器使真正的概率最大;相反,对抗器使这个概率最小.两个网络交替进行训练,更新θG和θD.
基于深度学习的实体关系抽取在生物医药领域中的最新应用进展
基于深度学习的实体关系抽取的数据集及其评测方法
数据集介绍
1、有监督领域
有监督领域的实体关系抽取主要采用 MUC 关系抽取任务数据集、ACE04、ACE05、Sem Eval-2010 Task 8公开数据集
,部分论文采用 MPQA 2.0 语料库和 Bio NLP-ST 2016 的 BB 任务数据集.有监督方面评测标准主要以 F1 值来统计.
2、远程监督领域
远程监督领域的实体关系抽取主要采用 NYT-FB 数据集.这个数据集是由 Freebase 知识库对其纽约时报的文本获得的数集.训练数据为知识库对其 2005 年、2006 年文本获得的,测试库数据为知识库对其 2007 年文本获得的.NYT-FB 数据集中共有 53 种关系,共计 695 059 条数据(其中训练集包含 522 611 条训练语句,训练数据中有近 80%的句子的标签为 NA,测试集包含 172 448 条测试语句),通过结合 Free Base 对 NYT 语料做实体链接、关系对齐等操作进行标注,最终得到一个被广泛使用的关系抽取数据集.
评测方法介绍
1、准确率
准确率是从查准率的角度对实体关系抽取效果进行评估,其计算公式为：
2、召回率
召回率是从查全率的角度对抽取效果进行评估,其计算公式为
3、F 值
对与关系抽取来说,准确率和召回率是相互影响的,二者存在互补关系,因此,F 值综合了准确率和召回率的信息,其计算公式为
β是一个调节准确率与召回率比重的参数,实际测试中,一般认为准确率与召回率同等重要,因此,β值一般设置成 1.因此,上式可以表示为
深度学习实体关系抽取典型论文的数据集与评测标准
表 5 中,序号 1-序号 15 是有监督领域实体关系抽取的典型模型与其相关信息介绍,序号 16-序号 25 是远程监督领域实体关系抽取的典型模型与其相关信息介绍.其中,1-10 是有监督领域中流水线类别的模型,序号11-序号 15 是有监督领域的联合学习类别的模型.
未来研究方向和总结
(1) 重叠实体关系识别
(2) 跨句子级别关系抽取
(3) 关系类型 OOV 问题
(4) 解决远程监督的错误标签问题
(5) 远程监督领域错误传播问题