关系抽取 --- Relation Extraction with Multi-instance Multi-label Convolutional Neural Networks

标签：XML   extra   sof   cti   rac   创新   ext   线性   bsp   

这篇文章从另一个角度来解决Zeng 2015的问题，并且考虑了实体对的多关系的问题。

动机

• Zeng 2015里面仅仅取置信度最高的instance，丢失信息。
• 在数据集中，有约18.3%的entity pair有多种relation, 其他方法均未考虑。

模型

针对以上的两个问题提出了两个解决方法:

• 对bag内部的所有sentence embeding做instance-max-pooling的操作，具体细节后面介绍
• 对于多标签，使用多个二分类函数来做多标签分类，即： 使用sigmod计算每一个类别的概率, 然后判断该bag是否可能有这种关系。

模型的结构如图:

输入也是一个bag，然后利用CNN/PCNN来计算每个sentence的embedding，之后的融合方式很直接，直接对embedding的每一维度取所有sentence的对应维度的最大值。

其中k表示embedding的某一维度，jj表示bag中的第j个句子。 这样就可以融合所有sentence的信息了。后面加一个全连接层计算每一个类别的score:

之后不再是加softmax多分类了，而是使用sigmod函数计算每个relation的概率，然后超过某个阈值，就认为该relation是准确的:

其中ll就是类别的总数。 文中设计了两种损失函数来做对比, Sigmod Loss Vs Squared Loss：

实验 直接看P-R Curve结果，相比PCNN提升比较明显:

再看取max的设计的作用，与直接取平均对比, 这里有点需要说明，在这个实验中，取平均要比PCNN效果好，而在上一篇平均效果差， 这说明的是multi label有提升的作用:

最后一个是两种损失函数的对比:

可以看出，二者在不同的区域各自有优势。

总结

仅仅对bags内的sentence的每一维度取了最大值，就可以得到一个很不错的效果， 可以考虑其他稍微复杂一些的融合方式，从而得到更多的信息，Attention仅仅取权重，其实还是属于线性融合。此外这篇文章仍然也是在该CNN/PCNN基础上进行扩展，从这一点来说创新性有些少。 不过文中提出的Multi Label 则是一个新的方向.

关系抽取 --- Relation Extraction with Multi-instance Multi-label Convolutional Neural Networks

标签：XML   extra   sof   cti   rac   创新   ext   线性   bsp   

原文地址：https://www.cnblogs.com/dhName/p/11751799.html