知识图谱—关系抽取—远程监督—OpenNRE(一)
一、远程监督简介
远程监督的英文名称Distant Supervision，是目前关系抽取中比较常见的一类做法。该方法由 M Mintz 大佬于ACL2009上首次提出，它既不是单纯的传统意义上的监督语料，当然也不是无监督。它是一种用KB去对齐朴素文本的标注方法（Distant supervision for relation extraction without labeled data ）。
KB中已经存在实体-关系-实体的三元组，只需要把这三元组付给朴素文本中相应的句子就可以了。这时候z大佬就提出了一个非常大的假设：如果一个句子中含有一个关系涉及的实体对，那这个句子就是描述的这个关系。也就是说，报纸里所有含有中国和北京的句子，全都假设说的是北京是中国的首都。然后把这些句子全都提取出来作为首都这个关系的训练语料，直接批量打个标签，实体识别和标注一举两得。然后把一个关系对应的所有句子打个包，称作一个bag,干脆一个bag一个标签。这就是后来又有的工作，被叫做多示例学习。
上述方法有很多不严谨的地方，例如乔布斯是苹果的创始人，和乔布斯吃了一个苹果，表达的完全不是一个关系。这就说明远程监督的数据里存在大量的噪声，我们把真正含有指定关系的句子叫做real instance ，实际上不含任何关系的句子叫NA，其余的就都是反例。这个噪声问题被叫做wrong label 问题。这是远程监督方法第一个需要解决的大问题。
二、远程监督优化
下面主要介绍三种远程监督的优化方法：
1、dynamic-transition matrix（动态转移矩阵），它能很好的拟合由 distant supervision 所带来的噪声。通过该矩阵，我们能够大大提高 relation extraction 的效果。
2、rule learning（规则学习），通过定义规则，定义否定模式（negative pattern）过滤掉一些噪音数据，可以很大程度提高性能。缺点是规则依赖人工定义，通用性差，但是方法本身简单有效。
3、清华刘知远团队的NER，利用了包含实体对的所有的句子信息，提出了attention机制，去解决远程监督的wrong label的问题。
三、dynamic-transition matrix（动态转移矩阵）
本文中，作者使用一种对噪音数据显式建模（拟合噪音）的方法。尽管噪音数据是不可避免的，但是用一种统一的框架对噪音数据模式进行描述是可能的。作者的出发点是，远程监督数据集中通常会有对噪音模式有用的线索。比如说，一个人的工作地点和出生地点很有可能是同一个地点，这种情形下远程监督数据集就很有可能把born-in和work-in这两个关系标签打错。本文使用的方法是，对于每一个训练样本，对应一个动态生成的跃迁矩阵(transition matrix)。这个矩阵的作用是：
- 对标签出错的概率进行描述
- 标示噪音模式
模型如图所示，1，2跟以前的方法一致：对一个句子encode, 然后分类，得到一个句子的关系distribution。同时，3为模型动态地产生一个transition matrix T, 用来描述噪音模式。4就是将2，3的结果相乘，得到最终结果。
换句话说，在训练阶段，使用4的输出结果，作为加噪输出和标签匹配，也就是training loss使用的是4的输出结果和训练数据的标签进行计算。
Global transition matrix 在关系层面上定义一个特定的转移矩阵，比如：
属于 A 关系的句子，被误判为 B 关系的概率是恒定的。Dynamic transition matrix 是在句子层面上定义的，即使同属于 A 关系，a1 句子和 b1 句子被误判成 B 关系的概率也不同。比如下面两句话，带有 old house 的被误判成 born-in 的概率更大。
动态转移矩阵更有优势，粒度更细。
PS:
时间实体粒度越细，数据越可靠。例如：
如果一句话Alphabet含有October-2-2015则很有可能描述了inception-time of（创立）这种关系。如果一句话含有Alphabet和2015，那么描述的关系可能性就会变多，例如发布财报，聘用新的CEO等等。利用这种启发式想法，本文将该数据集根据时间详细粒度分为三部分，分别代表三个不同可靠性的数据集。
分数据集的方式是：带有年月日，带有年月，带有年，以及其他时间（Wikidata中没有的三元组）的样本作为负样本。
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四、rule learning（规则学习）
在关系提取方面，远程监督试图通过使用知识库（如Freebase）作为监督来源，从文本中提取实体之间的关系。当一个句子和一个知识库引用同一个实体对时，这种方法试图用知识库中的对应关系来启发式地标注句子。 然而，这种启发式可能会导致一些句子被错误地标记。 这种嘈杂的标记数据导致较差的抽取性能。在本文中，我们提出了一种减少错误标签数量的方法。 我们提出了一个新的生成模型，直接模拟远程监督的启发式标签过程。 该模型通过其隐藏变量来预测分配的标签是正确的还是错误的。在实验中，我们也发现错误的标签减少提高了关系抽取的性能。
NegPat(r)即为事先定义的对于r的否定模式（negative pattern）。在我们的方法中，我们按如下所示去除错误标签：
（i）给定一个已标注的语料库，我们首先验证其中的模式是否表达一种relation
（ii）使用否定模式列表（NegPat）去除错误的标签， 即该模式被定义为不表示relation的模式。
第一步，我们引入新的生成模型，直接模拟DS的标注过程并进行预测。 第二步在算法1中描述，见上图。对于关系提取，我们使用上述得到的标注数据来训练分类器（给定实体对，该分类器预测所属关系）。
PS:
现阶段该方式应用较多，对于单一关系的抽取，考虑成本问题，建议采取该方式。
五、thunlp-NRE
- 把一句话中的每一个字，用word2vec中的向量表示出来；把每个字距离2个实体的距离作为位置信息加入到刚刚的向量的末尾2位上。这样，每个字都有一个短向量表示；
- 对上面的短向量进行Convolution, Max-pooling and Non-linear Layers的操作，生成最后的整个句子的表示。 这个过程相当于提取每个句子的特征。
- 对包含某对实体对的所有句子，采用attention机制进行选择，将最能表达这种关系的句子们挑选出来。
论文贡献如下：
（1）与以往的神经网络关系抽取模型相比，本文利用了包含实体对的所有的句子信息。
（2）提出了attention机制，去解决远程监督的wrong label的问题。
（3）attention机制对于2中关系抽取的神经网络模型都是管用的：CNN, PCNN。
PS:
为什么有RNN、LSTM还用CNN处理NLP任务：
CNN就是一个超级N-Gram，而N-Gram就是考虑局部统计信息的语言模型，CNN相当于在低维向量空间中实现了它。
如果我们用一个滑动窗口（比如宽度是2）滑过一个句子，那么，我们便可以提取到句子中的所有2-gram。假设句子中的字都是用向量 表示的，那么，如果用卷积核 跟这个序列卷积就得到了向量序列也就是对句子中的每个2-gram 构造了个向量表示。
不过这种向量表示真的合理吗？构造出的向量真能表达2-gram的语义吗？假设句子中包括这样两个2-gram，“吃饭”和“美丽”。有什么理由认为“吃”和“饭”的加权方式应该跟“美“和”丽“的加权方式一样？注意前者是动宾结构，后者是并列结构，分别对应于不同意义上的语义组合。所以这其实是卷积类的语义表达面临的问题。
最近attention 有取代卷积的趋势，变成"all you need" 的了。attention详情
thunlp-NRE提供了开源的代码，我们可以在上面训练自己的model。链接1、链接2。