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”(sh,st,p,oh,ot)的抽取,其中sh,st分别是s的首、尾位置,而oh,ot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(sh,st,p,oh,ot)

2、训练时让标注的五元组S(sh,st,p,oh,ot)>0,其余五元组则S(sh,st,p,oh,ot)<0

3、预测时枚举所有可能的五元组,输出S(sh,st,p,oh,ot)>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lp的总数为n,即便加上shstohot的约束,所有五元组的数目也有
n×l(l+1)2×l(l+1)2=14nl2(l+1)2
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:
S(sh,st,p,oh,ot)=S(sh,st)+S(oh,ot)+S(sh,oh|p)+S(st,ot|p)
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(sh,st)S(oh,ot)分别是subject、object的首尾打分,通过S(sh,st)>0S(oh,ot)>0来析出所有的subject和object。至于后两项,则是predicate的匹配,S(sh,oh|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(sh,oh|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(st,ot|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(sh,st)>0S(oh,ot)>0S(sh,oh|p)>0S(st,ot|p)>0,其余五元组则S(sh,st)<0S(oh,ot)<0S(sh,oh|p)<0S(st,ot|p)<0

2、预测时枚举所有可能的五元组,逐次输出S(sh,st)>0S(oh,ot)>0S(sh,oh|p)>0S(st,ot|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(sh,st)S(oh,ot)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(sh,oh|p),它是用来识别predicate为p(sh,oh)对,跟NER不同的是,它这里不需要shoh的约束,这里我们同样用GlobalPointer来完成,但为了识别出sh>oh的部分,要去掉GlobalPointer默认的下三角mask;最后S(st,ot|p)S(sh,oh|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(sh,st)S(oh,ot)S(sh,oh|p)S(st,ot|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:
log(1+iPeSi)+log(1+iNeSi)
其中P,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(sh,oh|p)S(st,ot|p)的场景,我们各需要一个n×l×l的矩阵来标记,两个加在一起并算上batch_size总维度就是2bnl2,以b=64,n=50,l=128为例,那么2bnl21亿。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PA=PN的前提下去实现式(3)。为此,我们使用的实现方式是:
log(1+iNeSi)=log(1+iAeSiiPeSi)=log(1+iAeSi)+log(1(iPeSi)/(1+iAeSi))
如果即a=log(1+iAeSi),b=log(iPeSi),那么可以写为
log(1+iNeSi)=a+log(1eba)
这样就通过PA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):
模型F1CasRel0.8220GPLinker (Standard)0.8272GPLinker (Efficient)0.8268

预训练模型是BERT base,Standard和Efficient的区别是分别使用了标准版GlobalPointerEfficient 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(sh,oh|p)S(st,ot|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(sh,st,p,oh,ot)出发,分析其难处,然后简化分解式(2)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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苏剑林. (Jan. 30, 2022). 《GPLinker:基于GlobalPointer的实体关系联合抽取 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/8888

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        title={GPLinker:基于GlobalPointer的实体关系联合抽取},
        author={苏剑林},
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        url={\url{https://kexue.fm/archives/8888}},
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