论文解读：K-BERT：Enabling Language Representation with Knowledge Graph（AAAI-20）

Part1 Introduction
BERT这种公共模型，对于通用领域表现优秀，但是垂直领域表现不佳，除非在垂直领域进行训练，但是非常耗时耗力。将知识图谱整合到语言表示中，领域知识将能提升垂直领域的任务，并且模型具有更好的可解释性。
论文提出的K-BERT通过引进知识图谱（将知识库中的结构化信息（三元组）融入到预训练模型）中，可以更好地解决领域相关任务。
Part2 Methods

模型主要包括四个子模块：Knowledge layer、Embedding layer、Seeing layer和Mask-Transformer Encoder
对于输入句子，知识层首先从KG中将相关的三元组注入，将原始句子转换为句子树。 然后将句子树同时输入到嵌入层和查看层，然后将其转换为令牌级嵌入表示和可见矩阵。 可见矩阵用于控制每个标记的可见区域，防止由于注入太多知识而改变原始句子的含义。
Knowledge layer用于将知识图谱注入到句子中并且完成句子树的转换。
1)Knowledge layer
Input：s=[_0,_1,_2,….,_ ]
Output： t=[_0,_1,….,〖_ [(_0,_0 ),…,(_,_ )],…,〗_ ]
包括两个步骤：K-Query和K-Inject
K-Query：利用输入句子中所有的实体去查询知识图谱中其对应的三元组

K-Inject：把相关三元组注入到句子中形成句子树


其中，E：相应三元组的集合；s：输入的句子；K：知识图谱；t：输出的句子树
注：一个句子树可以有多个分支，但深度固定为1，即三元组的实体名称不会迭代派生分支
2)Embedding layer
和BERT相似，嵌入包含三个部分：token embedding、position embeddinge和segment embedding，不同的是BERT输入的是个句子，而K-BERT输入的是个句子树。

a) Token embedding
把每个token转换为一个维度为H的向量，而且K-BERT同样使用[CLS]作为分类标签，使用[MASK]掩词。不同点是K-BERT需要对句子重新整理， 将分支中的token插入到相应的节点之后，而后续的token则向后移动。


b) Soft-position embedding
Token embedding重排后的句子显然是毫无意义的，这里利用了position embedding来还原回结构信息。

c) Segment embedding
同BERT一样。
3)Seeing Layer
这层是与BERT最大的区别，由于输入K-BERT的是句子树，其中分支是从知识图谱中获取来的，这就可能导致Knowledge Noise问题。
为了防止KN发生，使用visible matrix M来限制可视区域，即只有同一分支的词相互可见。M定义为：


4)Mask-Transformer
前面的可视化矩阵M包含了句子树的结构信息，但是BERT中的Transformer不能接受M作为输入，因此将其修改为Mask-Transformer，可以根据M限制自注意区域。
Mask-Transformer是多个 mask-self-attention 的集合，定义自注意层的层数为L，维度为H，自注意头数为A。
Mask-Self-Attention：是一种自注意力的扩展，利用在M中的句子结构信息来防止错误的语义变化。

在self-attention中，Q，K，V是相同的字嵌入（X）乘以训练得到的权重得到的。Wq,Wk，Wv是可训练的模型参数；hi为第i个mask-self-attention的隐藏状态；dk为比例系数；S为注意力分数，如果不可见，则注意力分数为0.
Part3 Results
数据集：
中文语料库：WikiZh 、WebtextZh
中文知识图谱：CN-DBpedia、 HowNet 和 MedicalKG。
NLP任务：
（1）Open-domain tasks:
Bookreview, Chnsenticorp, Shopping, Weibo, XNL, LCQMC, NLPCC-DBQA, MSRA-NER
（2）Specific-domain tasks：
Finance_Q&A, Law_Q&A, Finance_NER, Medicine_NER
（1）Open-domain tasks

（1）KG对情感分析任务没有显著影响(i.e., Bookreview, Chnsenticorp, Shop-ping and Weibo) 。
（2）就语义相似性任务而言，HowNet的性能优于CN-Dbpedia。

（3）对于Q＆A和NER任务（即NLPCC-DBQA和MSRA-NER），CN-DBpedia比HowNet更适合。
（2） Specific-domain tasks

Part4 Conclusion
K-BERT最大的创新点在于提出了Seeing Layer层，并且通过堆叠的方式整合进了BERT原有框架中，使得BERT模型能够很好兼容K-BERT。得益于知识图谱的辅助，K-BERT相比于BERT能更好的完成知识驱动类型的任务。
未来工作：1）改进K-Query以基于上下文过滤不重要的三元组
2）将此方法扩展到其他LR模型，例如ELMo， XLNet 。