[人工智能]论文笔记 ACL 2020|Improving Event Detection via Open-domain Trigger Knowledge

1 简介

论文题目：Improving Event Detection via Open-domain Trigger Knowledge
论文来源：ACL 2020
论文链接：https://aclanthology.org/2020.acl-main.522.pdf
代码链接：https://github.com/shuaiwa16/ekd

1.1 动机

• 由于标记数据的长尾问题(大量的类别仅有少量的样本)和生成数据的同质性，以前的方法在未见过或者稀疏的数据上表现不佳，在密集的数据上过拟合。

1.2 创新

• 第一个利用开放域的触发词知识提高事件检测的性能。
• 提出了一个新的teacher-student模型，从标记和未标记的数据中学习，减少标记中的内置偏差。

2 方法

2.1 知识收集

从WordNet中收集开放域触发词知识，分为下面两个步骤：

1. 消除单词的歧义：使用IMS消岐，然后使用Stanford CoreNLP获得特征(词性标注、句法分析)。
2. 判断是否触发事件：利用一个查表的方法，判断是否触发事件。

2.2 模型

模型的整体框架如上图，主要包括下面几部分：

• 特征抽取：使用BERT对句子进行编码。
• 事件预测：对于带标注的数据，预测每个词的事件类型。公式如下：

• 知识蒸馏：知识蒸馏的目标是使teacher模型的概率等于student模型的概率(公式如下)，两个模型共享参数，teacher模型的输入为$S^{+}$(Knowledge-attending Sentences)，通过开放域触发词知识，使用B-TRI和E-TRI标注触发词的开始和结束边界。如原始句子为 S = { w 1 , w 2 , . . . , w i , . . . , w n } S=\{w_1,w_2,...,w_i,...,w_n\} S={w1?,w2?,...,wi?,...,wn?},$w_i$为开放域触发词知识定义的触发词， S + = { w 1 , w 2 , . . . , B ? T R I , w i , E ? T R I , . . . , w n } S^+=\{w_1,w_2,...,B-TRI,w_i,E-TRI,...,w_n\} S+={w1?,w2?,...,B?TRI,wi?,E?TRI,...,wn?}。B-TRI和E-TRI在知识收集的句子上微调(mask的概率为15%)。student模型的输入为$S^{?}$(Knowledge-absent Sentences),随机mask由开放域触发词知识定义的触发词，如 S ? = { w 1 , w 2 , . . . , [ M A S K ] , . . . , w n } S^-=\{w_1,w_2,...,[MASK],...,w_n\} S?={w1?,w2?,...,[MASK],...,wn?}。使用KL散度最小化概率分布之间的差异，公式如下：

• 联合训练：优化的目标为带标注数据的监督loss和未标注数据的KL散度loss，公式如下：
  

3 实验

在ACE 2005数据集上的实验结果如下图：

为了评测是否将知识蒸馏到模型中，在测试集上观察带和不带开放域触发词知识的实验效果，结果如下图：

在领域迁移情形下的实验结果：

不同频率触发词的实验结果：

使用三种不同的知识，验证模型是否可以蒸馏其他的知识类型，实验结果如下图：

Case Study: