2021-07-06论文笔记

论文笔记

A Frustratingly Easy Approach for Joint Entity and Relation Extraction

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概述

本文是陈丹琦博士关于实体识别与关系抽取的一篇论文，文本使用了一种pipeline的方式而非joint learning的方式超越了之前的一众模型，在数据集ACE04/05、SciERC达到SOTA。

1. NER采用span-based的模型，其实也是解决嵌套实体的问题。
2. 在RE的输入端加上了实体类型。（最大的亮点）

（pipeline 指的是使用两个不同的模型去做NER(实体识别)，RE（关系抽取，joint 是指使用一个模型完成两个任务，近年来的研究结果joint 的模型往往效果更好，但是这篇论文采用的是pipeline的形式实现结果超过了以往的所有joint的模型，算是打破了近年来joint一定比pipeline好的观点。）

模型

上文我们就提过了，在关系模型的输入端添加了实体类型信息，<s:md>表示实体开始，</s:md>表示实体结束 ，其中s代表subject，md是实体名。在c部分中颜色一样代表一样的position embeding.

新的改变

Cross-sentence context:其实是引入上下句信息
encoder:采用了bert,ALbert
Efficient Batch Computations：采用了近似计算节省开销

1. 位置信息共享,可以理解成，<s:md>与实体的第一个字表示一致，</s:md>与实体的走后一个字表示一致。
2. attention约束：在一个span里所有text只与text做attention，而实体字符（就是人为加入的<s:md>）即于实体字符做attention,也与text做attention.
   这样在同一个句子里的所有的所有span都能复用text的attention

实验结果

在数据集ACE04/05、SciERC达到SOTA。

上下文信息对比，近似计算（Approx）

加入上下文信息明显更好，Approx提高了10倍以上的速度

Maker对比

Text：原来的纯文本信息
TYPEDMarkers :本文采取的方式
增加实体类型确实对实验效果有较大帮助。
共享encoder

共享了encoder反而效果变差，怎么理解呢，ner和re需要的输入格式就有差别，完成的任务也不同，共享encoder反而增加了噪声（希望大家一起探讨）。

最后

以上就是无辜冬日为你收集整理的2021-07-06论文笔记的全部内容，希望文章能够帮你解决2021-07-06论文笔记所遇到的程序开发问题。

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