联合关系抽取论文（一）——TPLinker

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解决了什么问题

关系重叠问题

• Normal：两个实体一个关系，正常且普通
• SEO（SingleEntityOverlap）：一个实体与其他实体存在关系
• EPO（EntityPairOverlap）：一对实体存在多个关系
  

暴露偏差问题

暴露偏差问题指的是在关系抽取任务中，训练阶段输入的是gold entity(ground truth entity)，而在预测阶段是实体识别模型预测的实体。

• 例如基于解码器的方法，在训练时，使用真值token作为上下文。而在推理时，模型生成的前一个token作为上下文输入。
• 基于分解的方法将 gold实体(ground truth entity)作为特定的输入，在训练过程中指导模型提取对象实体和关系，而在推理时，输入的核心实体由模型给出。

导致训练和推理之间存在差距。

TPLinger介绍

基础方法

TPLinker整体标注Tag框架是基于token pair进行的，其本质上就是一个span矩阵。这种方法也可以成为Multi-Head方法。

Multi-Head方法重点在于构建一个==[batch_size, seq_len, seq_len, hidden]==维度的矩阵（后续成为table），相当于每一个token embedding都逐个乘以sequence中的其他token embedding，得到token与其他所有token之间一种交互特征，每一个单元格都可以代表一个token pair，进而通过其他方提取实体关系及关系类型。

提出的标注框架

TPLinker将联合抽取任务转化为Token Pair Linking问题。给定一个句子，两个位置p1，p2和一个特定的关系r，TPLinker回答三个Yes / No伪问题：
" p1和p2分别是否是同一个实体的起点和终点? "，
" p1和p2分别是否是两个具有r关系的实体的起点? "，
" p1和p2分别是否是两个具有r关系的实体的终点? "。

为此设计了一个为每个关系标注3个token链接矩阵的握手标注方案来回答上述3个问题。我们在上述提到的table为基础，构建了如下的标注框架。

• 紫色标注：EH to EH，表示一个实体的头尾。如两个实体：New York City:M(New, City) =1; De Blasio:M(De, Blasio) =1。
• 红色标注：SH to OH，表示subject和object的头部token间的关系。如下图中三元组(New York City, mayor,De Blasio)，标注方式就是红色(New, De)=2。
• 蓝色标注：ST to OT，表示subject和object的尾部token间的关系。如下图中三元组(New York City, mayor,De Blasio)，标注方式就是蓝色(City, Blasio)=2。

其中的1和2的区别就是关系方向的问题。我们看到在下三角矩阵当中也有1存在，文章为了为防止稀疏计算，下三角矩阵不参与计算；虽然实体标注不会存在于下三角矩阵种，但关系标注是会存在的。如果关系存在于下三角，则将其转置到上三角，并有“标记1”变为“标记2”。

如此已经解决的上面提到的SEO问题了（关系重叠问题当中说了），但是EPO的问题在这里还没有解决，因此论文使用了下面的”硬核“解决办法。

解码过程

在这里联合抽取任务被解构为2N + 1个序列标注子任务，其中N表示预定义关系类型的数量(关系标签个数)，每个子任务构n*(n+1)/2的标建一个长度为签序列，其中n为输入句子的长度。

红色为实体对的头，蓝色为实体对的尾，紫色为检测到的实体，1和2代表这对实体关系的方向。

TPLinker的解码过程为：

1. 解码EH-to-ET可以得到句子中所有的实体，用实体头token idx作为key，实体作为value，存入字典D中；
2. 对每种关系r，解码ST-to-OT得到token对存入集合E中
3. 解码SH-to-OH得到token对并在字典D中关联其token idx的实体value；
4. 对上一步中得到的SH-to-OH token对的所有实体value对，在集合E中依次查询是否其尾token对在E中，进而可以得到三元组信息。

在这里可以明显地察觉到，TPLinker在遇到存在复杂关系的数据集时会比较费劲。为了解决EPO问题将存在关系的实体对在每个关系标签上都要进行判断，但文章中说的是。。。

TPLinker的实验结果

总结

优点：

• TPLinker这种one-stage的联合抽取模型解决了暴露偏差和误差传递的问题，同时理论上能够解决SEO、EPO、SOO等关系重叠问题

缺点：

• TPLinker的标注复杂度高，存在很多冗余的操作和信息，若关系数目很大，需要标注
  2N+1个标签表，就像1.2中PRGC提到的关系冗余，导致解码部分矩阵参数量很大，标签表会非常稀疏，训练收敛速度慢
• TPLinker的解码效率并不是很高，下图为1.2中PRGC论文中的模型效率对比图，可以发现TPLinker的计算复杂度和解码效率并不是很高
  
• 实体和关系各自进行标注抽取，实体和关系没有进行很深的交互和关联