EIDER: Evidence-enhanced Document-level Relation Extraction阅读笔记

Background

文档级关系抽取的目的是提取文档中实体对之间的关系，文档中的推断关系所需的最小句子集称为“evidence sentences”，能够帮助预测特定实体对之间的关系。

Purpose

为了更好地利用证据句，本文提出了一个包含三个阶段的证据增强框架EIDER，包括联合抽取关系和证据，以证据为中心的关系抽取，以及抽取结果融合。

Methodology

系统框架如图2所示。

Joint Relation and Evidence Extraction

在本文提出的框架中，关系抽取模型和证据抽取模型共用一个预训练编码器，并有各自的预测器，通过共享基编码器，两个模型能够相互提供额外的训练信号，从而相互增强。

Encoder

给定一个文档$d=[s_t{]}_{t=1}^N$，在每个实体提及前后都加入" * "，接着使用BERT编码器获得每个token的嵌入：

$H=[h_1,h_2,...,h_L]=Encoder([s_1,...,s_N])$

对于每个实体$e_i$的提及，首先使用第一个符号" * "作为提及嵌入，接着使用LogSumExp池化获得实体$e_i$的嵌入：

$e_i=log{\sum }_{j,1}^{N_{e_i}}exp(m_j^i)$

其中$N_{e_i}$是实体$e_i$在文档中出现的次数，$m_j^i$是其第j次提及的嵌入。

基于预训练编码器的注意力矩阵，计算每个实体对的上下文嵌入。首先计算在第k个头部下每个token到每个提及$m_j$的注意力分数，记为$A_{j,k}^M\in R^l$。接着通过平均每个提及，计算每个token到每个实体$e_i$的注意力分数，记为$A_{i,k}^E\in R^l$。实体对$(e_h,e_t)$的上下文嵌入为：

$c_{h,t}=H{a}^{(h,t)}$

$a^{(h,t)}=softmax({\sum }_{i=1}^K{A}_{h,k}^E\cdot A_{t,k}^E)$

Relation Prediction Head

首先通过结合实体嵌入和上下文嵌入，将$e_h$和$e_t$的嵌入映射到上下文感知表示$z_h,z_t$。接着通过bilinear函数获得关系的概率：

$z_h=tanh(W_h{e}_h+c_{h,t})$

$z_t=tanh(W_t{e}_t+c_{h,t})$

$P(r|e_h,e_t)=\sigma (z_h{W}_r{z}_t+b_r)$

使用自适应阈值损失（adaptive-thresholding loss ）作为关系抽取模型的损失函数：

$L_{RE}=-{\sum }_{r\in P_T}log(\frac{exp(logi{t}_r)}{{\sum }_{r^{\prime }\in P_r\cup \{TH\}}exp(logi{t}_{r^{\prime }})})-log(\frac{exp(logi{t}_{TH})}{{\sum }_{r^{\prime }\in N_T\cup \{TH\}}exp(logi{t}_{r^{\prime }})})$

对于实体对T，若其包含关系r，则$r\in P_T$（正类），否则$ r \in N_t $（负类）。正类的概率应该高于阈值，负类的概率应该低于阈值，该阈值TH可学习得到。

Evidence Prediction Head

证据预测模型预测每个句子是否是实体对的证据句。为了获得句子嵌入，引入平均池化的方法：

$s_i=\frac{1}{|s_i|}{\sum }_{h_l\in s_i}(h_l)$

使用bilinear函数评估句子$s_i$与实体对的重要性：

$P(s_i|e_h,e_t)=\sigma (s_i{W}_v{c}_{h,t}+b_v)$

由于实体对可能包含不止一个证据句，采用二元交叉熵作为模型目标函数：

$L_{E_{vi}}=-{\sum }_{s_i\in D}{y}_i\cdot P(s_i|e_h,e_t)+(1-y_i)\cdot log(1-P(s_i|e_h,e_t))$

其中$s_i$是证据句时$y_i=1$，否则$y_i=0$。

Optimization

联合抽取的损失函数为：

$L=L_{RE}+\alpha \cdot L_{E_{vi}}$

其中$ \alpha $时平衡损失的超参数。

Evidence-centered Relation Extraction

如果已经掌握与关系相关的所有信息，就没有必要对整个文档进行关系抽取。可以按照原文档的顺序，为每个实体对构建一个伪文档，包含所有的证据句，将其填充入模型。

证据信息仅在训练中有用，将伪文档中的证据句替换为模型抽取的证据，标记为$V_{h,t}^{{}^{\prime }}$，并获得一组关系预测分数。将原文档和伪文档的预测分数分别记为$S^{(O)}$和$S^{(E)}$。

Fusion of Extraction Results

将以上分数进行融合：

$P_{Fuse}(r|e_h,e_t)=\sigma (S_{h,t,r}^{(O)}+S_{h,t,r}^{(E)}-\gamma )$

$\gamma$是可学习参数，损失函数：

$L_{Fuse}=-{\sum }_{d\in D}{\sum }_{h\ne t}{\sum }_{r\in R}{y}_r\cdot P_{Fuse}(r|e_h,e_t)+(1-y_r)\cdot log(1-P_{Fuse}(r|e_h,e_t))$

其中，实体对包含关系$r$时$y_r=1$，否则为0。