GPLinker:基于GlobalPointer的实体关系联合抽取
By 苏剑林 | 2022-01-30 | 113451位读者 |在将近三年前的百度“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。
基础思路 #
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。
简化分解 #
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,那么理论上$S(s_h,o_h|p) > 0$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,它这里不需要$s_h \leq o_h$的约束,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。
损失函数 #
现在我们已经把打分函数都设计好了,那么为了训练模型,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$K$,那么我们用一个$K$维向量来表示,其中正类的位置为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,那么$2bnl^2\approx 1\text{亿}$。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$a = \log \left(1 + \sum\limits_{i\in \mathcal{A}} e^{S_i}\right),b=\log \left(\sum\limits_{i\in \mathcal{P}} e^{S_i}\right)$,那么可以写为
\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”。
实验结果 #
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:
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GlobalPointer和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,那么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,算得上又快又好了。
相关工作 #
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。
文章小结 #
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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June 8th, 2022
求教苏神,从您的GPlinker代码中看到了分别用来处理实体、SH-OH、ST-OT的三个Global Pointer,并没有像TPlinkerPlus那样同时预测实体类型。
我观察到有不少竞赛的IE数据集格式是(subject, subject_type, predicate, object, object_type),但是只要求提交三元组。那么,如果把用来识别实体的Global Pointer的heads数改为实体种类,同时对实体和关系的类型进行预测。这样预测三元组的性能会不会也能更好一些呢?
另外,我想请教一下,用来预测实体的Global Pointer的heads数是2,而不是1,这是为什么呢?
entity_output = GlobalPointer(heads=2, head_size=64)(base.model.output)
谢谢
1、补上预测实体类型会不会更好,我也不确定,没做过类似实验;
2、“预测实体的Global Pointer的heads数是2”,这是因为我分开预测subject实体和object实体了,本文有说明。
添加实体类型进行训练的实验做了一些(Global Pointer实体头层数由原来的2层修改为实体种类*2),发现并没有提升模型三元组的性能,反而会有轻微下降。
在代码中,我观察到loss = (实体loss + 关系头loss + 关系尾loss) / 3,也就是这三个Global Pointer的损失的权重是一致的。求教有没有可能通过调整这3个loss的权重 或者 统一这3个loss,进一步提升模型性能呢?
谢谢
按道理,每个loss都同等重要,所以我直接求和。我看不出怎么调节loss权重更为自然和合理。
September 26th, 2022
[...]GPLinker:基于GlobalPointer的实体关系联合抽取[...]
September 26th, 2022
[...]参考资料:基于DGCNN和概率图的轻量级信息抽取模型GPLinker:基于GlobalPointer的实体关系联合抽取ACL2020-关系抽取 CASREL关系抽取模型NLP之关系抽取(信息抽取、三元组抽取)(附pytorch代码)[...]
October 8th, 2022
数据集使用的公开数据,请问如果换成自己数据的话,自己数据怎么处理,才能使和给出的数据集格式是一样的
思路错了。应该理解代码后修改代码来适配自己的数据,而不是修改数据来适配代码。
October 25th, 2022
你好,我用glbalpointer联合抽取模型,抽取的f1并不理想,才到70%,可是使用流水线的分布抽取效果更好,这是什么原因,怎么才能提高F1值
不清楚,需要看pr和recall哪个低,然后针对性调整,没有万能模型和万能方法。
March 3rd, 2023
我的模型用到了gplinker,在论文中引用了gplinker和Efficient GlobalPointer,但反馈意见说参考文献没有代表性,怎么办
1、https://arxiv.org/abs/2208.03054 引用这个试试;
2、当然我更想你替我问候一下审稿人。
好的,我介绍GlobalPointer引用了GlobalPointer那篇论文,只是在介绍gplinker和Efficient GlobalPointer所使用的是网页上给出的引用格式,审稿人认为这种网页上的参考文献不规范,反馈意见说"参考文献没有代表性,要选用一些比较好的期刊会议"。现在我论文中首次出现gplinker和Efficient GlobalPointer,我该怎么办
我自己建了个数据集,实验结果显示gplinker模型比casrel、TPLinker_plus效果要好
我自制的关系抽取数据集,用Efficient GlobalPointer替代GlobalPointer,性能提升了,另一个自制的NER数据集,Efficient GlobalPointer替代GlobalPointer,性能明显提升,也好过Bert+CRF
谢谢。
你可以尝试跟他讲道理,说所给的链接就是GPLinker作者的首发文章,而且目前仅仅在这个网页进行了发布,如果原作者的唯一首发文章都没有代表性,那么就没有文献是有代表性的了。
当然,根据我的经验,跟审稿人讲道理大概率是没用的,所以只能祝你好运,我也确实无能为力。
还有一个比较折衷的办法,就是GPLinker和Efficient GlobalPointer都引到 https://arxiv.org/abs/2208.03054 这篇论文。我相信对于不讲道理的审稿人来说,他只是看到网络链接就无脑质疑,不会真的去看论文的。
好的,谢谢苏神
May 30th, 2023
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May 30th, 2023
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May 30th, 2023
[...]参考资料:一文详解关系抽取模型 CasRelACL2020-关系抽取 CASRELCasrel,TPlinker,PRGC三者模型比较基于DGCNN和概率图的轻量级信息抽取模型GPLinker:基于GlobalPointer的实体关系联合抽取关系抽取模型NLP之关系抽取(信息抽取、三元组抽取)(附pytorch代码)[...]
June 1st, 2023
[...]GPLinker[...]