论文学习11-Adversarial training for multi-context joint entity and relation extraction(实体关系买抽取模型，对抗学习

• 实体关系抽取模型
• 对抗学习.
  论文链接
  code
  Bekoulis, G., et al. (2018). “Adversarial training for multi-context joint entity and relation extraction.” arXiv preprint arXiv:1808.06876.

1. introduction

• 稳定性差
  • 许多神经网络方法最近被用于各种自然语言处理(NLP)任务，如解析(Zhang et al.， 2017)、词性标注(Lample et al.， 2016)、关系提取(dos Santos et al.， 2015)、翻译(Bahdanau et al.， 2015)和联合任务(Miwa and Bansal, 2016)。
  • 然而，Szegedy等人(2014)观察到将小尺度扰动输入这样的模型可能会导致不正确的决策(并且有很高的可信度)。
• 使用对抗模型
  • Goodfellow et al.(2015)提出了将对抗训练(AT)(用于图像识别)作为一种正则化方法，该方法使用干净的和对抗的混合实例来增强模型的鲁棒性。
  • 尽管AT最近已被应用于NLP任务(如文本分类(Miyato et al.， 2017))，但就我们所知，这篇论文是首次尝试研究AT在两个相关任务的联合设置下的正则化效果。
• 从基线联合模型开始
  • 笔记：基线模型
  • 论文：Joint entity recognition and relation extraction as a multi-head selection problem
  • code：code
• 本文的核心贡献：在于将AT作为联合提取任务的训练过程的扩展(第3.2节)。

2.相关工作

• 联合实体和关系提取:

  • 联合模型(Li and Ji, 2014;Miwa和Sasaki(2014)提出了一种基于手动提取特征的方法，用于同时执行命名实体识别(NER)和关系提取子任务。
  • 缺点：这些方法依赖于NLP工具的可用性(例如，POS标记器)或手动设计的特性，从而导致额外的复杂性。
  • 神经网络方法已经被用来克服这一特征设计问题，通常涉及到RNNs和CNNs (Miwa和Bansal，2016; Zheng et al., 2017).)
    • 具体而言，Miwa和Bansal(2016)以及Li等人(2017)将双向树状结构的RNNs应用于不同的上下文(即捕获语法信息(使用外部依赖解析器)。
    • Gupta等人(2016)提出使用各种手动提取的特征和RNNs。
    • Adel和Sch utze(2017)解决了实体分类的简单问题(假设给出了实体边界EC)，而不是NER，他们复制实体周围的上下文，将实体对提供给关系提取层。
    • Katiyar和Cardie(2017)仔细研究了RNNs，但没有考虑到关系标签并不相互排斥。
    • 最后，Bekoulis等人(2018a)在联合模型中使用LSTMs一次只提取一个关系，但增加了NER部分的复杂性。
    • 我们的基线模型支持同时从相同的输入中提取多个关系。然后，我们使用对抗性训练进一步扩展这个强基线。

• 对抗性训练(AT)

  • (Goodfellow等，(2015)提出了AT使分类器在图像识别环境下对输入扰动具有更强的鲁棒性。
  • 在NLP的背景下，针对不同的任务提出了几个变体，如文本分类(Miyato et al.， 2017)、关系提取(Wu et al.， 2017)和词性标注(Yasunaga et al.， 2018)。
  • AT被认为是一种正则化方法。
    • 不像其他的正则化方法。， dropout (Srivastava et al.， 2014)， word dropout (Iyyer et al.， 2015)引入随机噪声，
    • AT产生扰动，这些扰动是很容易被模型错误分类的例子的变体。

3.Model

3.1 Joint learning as head selection

• 基线模型（详见前文Joint entity recognition and relation extraction as a multi-head selection problem
  

3.2 AT

• 目的：对扰动更稳定
• 我们利用AT (Goodfellow et al.， 2015)的思想作为正则化方法，使我们的模型对输入扰动具有鲁棒性。具体来说，
• 反例的生成：我们通过在连接词表示的层次上添加一些噪声来生成原示例的变体(Miyato et al.， 2017)。这与Goodfellow等(2015)提出的提高图像识别分类器鲁棒性的概念类似。
  • 我们生成一个敌对的例子通过添加最坏扰动ηadv原嵌入w最大化损失函数
  • 
  • 因为2很棘手，所以用近似定义${\eta }_{adv}=ϵg/||g||$
    • $g={▽}_w{L}_{JOINT}(w;\hat{\theta })$
    • $ϵ=\alpha \sqrt{D}--当超参数，D是词嵌入的维度$.
• 最终损失函数为：原+反例
  • $L_{JOINT}(w;\hat{\theta })+L_{JOINT}(w+{\eta }_{adv};\hat{\theta })$

4.实验设置

• 实验设置
  • 交叉验证
  • 早停
  • 和以前工作相同的嵌入
  • 相同的数据集下和以前工作相同的处理
  • adam优化器
    • α,dropout,best-epoch,学习率
• 超参数
  • α：{$5e^{-2}，1e^{-2}，1e^{-3}，1e^{-4}$}–扰动
    • 更大的α值(即。在我们的早期实验中，较大的扰动会导致一致性的性能下降。这可以从增加噪音会改变句子内容这一事实来解释，Wu et al.(2017)也报道了这一现象。

• ACE04数据集：五折交叉验证 * 具体来说，我们遵循Miwa和Bansal(2016)为ACE04数据集定义的5倍交叉验证(Doddington et al.， 2004)。
• 对于CoNLL04 (Roth和Yih, 2004) EC任务(假设给出了边界)，我们使用与Gupta等人(2016)相同的分割;Adel和Sch¨utze(2017)。
• NER * 10折交叉验证
• 对于荷兰房地产分类，DREC (Bekoulis et al.， 2017)数据集，我们使用训练-测试分割如在Bekoulis et al. (2018a)。
• 对于不良药物事件，ADE (Gurulingappa et al.， 2012)，我们进行了与Li et al.(2017)类似的10倍交叉验证。
• 为了获得不受输入嵌入影响的可比结果，我们使用了以前工作的嵌入。我们在所有的实验中都采用了提前停止的方法。我们使用Adam优化器(Kingma和Ba,2015)并修复超参数(即α,dropout,best-epoch,学习率)验证集。

• 三种类型的评估
  • S（strict）
    • 如果实体边界和实体类型都是正确的，我们就将实体评为正确的(ACE04, ADE, CoNLL04, DREC)
  • B（边界）
    • 如果实体边界是正确的，而没有考虑实体类型(DREC)，则我们将实体视为正确的
  • R（relaxed)
    • 如果为组成实体的令牌分配了至少一个正确类型，则认为多令牌实体是正确的，假设边界是已知的(CoNLL04)，以比较以前的作品。在所有情况下，当关系类型和参数实体都正确时，关系被认为是正确的。

5.结果

表1显示了我们的实验结果。数据集的名称在第一列中显示，而模型在第二列中列出。提出的模型如下:
(i)基线:图1所示的具有CRF层和sigmoid损失的基线模型， (ii)基线EC:具有用于EC的softmax层的模型，
(iii)基线(EC) + AT:使用AT的基线正则化。
最后三列显示两个子任务的F1结果及其平均性能。粗体值表示只使用自动提取的特征的模型的最佳结果。

• 这些自动提取的特征之所以表现出性能改进，主要是因为共享的LSTM层学会了在单个模型中自动生成实体及其对应关系的特征表示。
• 这种看似很小的性能提升主要是由于NER组件的性能收益有限，这与NER使用神经网络的最新进展相一致，神经网络也报告了类似的小收益
• 这可能表明在联合模型的上下文中，数据集的大小和对抗性训练的好处之间存在相关性，但这需要在未来的工作中进行进一步的研究。

6.总结

我们提出了将对抗性训练用于实体识别和关系提取的联合任务。

• 本研究的贡献有两方面:
  • (i)研究AT作为一种多上下文基线联合模型的正则化方法的一致性有效性，以及
  • (ii)大规模的实验评估。
• AT分别提高了每个任务的结果，以及基线联合模型的整体性能，同时在训练过程的第一个阶段就已经达到了高性能。