文本信息抽取与结构化详聊如何用BERT实现关系抽取

Posted 2022-03-22 Terry_dong

目录

前述

1) 模型结构

2) 模型运算

2  End-to-End BERT RE

1) 模型结构

1. 实体识别模块

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常常在想，自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情？到目前为止，我所接触到的NLP其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。

 

这个系列文章【文本信息抽取与结构化】，在自然语言处理中是非常有用和有难度的技术，是文本处理与知识提取不可或缺的技术。

BERT这么强大的预训练模型，当然会想着把他利用起来，本篇介绍如何利用BERT进行关系抽取。

 

 

前述

关系分类与提取是一个重要的NLP任务，其主要目标是提取出实体以它们之间的关系。在BERT之前，最有效的关系分类方法主要是基于CNN或RNN。最近，预训练BERT模型在许多NLP的分类和序列标注任务中都获得了非常好的结果。

因此，必然会有工作考虑利用BERT来自关系抽取。关系提取与分类的主要难点在于，其不仅仅依赖于两个目标实体的信息，还依赖于句子本身的语义及语法信息。利用BERT强大的编码能力，预期能够同时抽取到文本中的两种特征。事实上也正是如此，目前效果最好的关系抽取模型正是基于BERT的工作，本片介绍几个利用BERT来做关系抽取的工作。

 

R-BERT模型

R-BERT（作者这样称呼），是我调研到的第一篇用BERT做RE的模型，所以笔者先介绍这个模型。

 

1) 模型结构

Wu S , He Y . Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification[J]. 2019.

如上图所示，是R-BERT的模型结构在模型中，需要注意一下三点：

1.为了使BERT模型能够定位两个实体的位置，作者在每个句子的开头添加 "[CLS]" ，在第一个实体前后添加特殊字符 "$" ，在第二个实体前后添加特殊字符"#"

 

2.R-BERT利用了BERT三部分特征进行最后的关系分类：

    （1）[CLS]最终隐含状态向量，这部分提取了句子 的语义特征

    （2）两个实体的隐含状态向量，这部分提取了实体特征

3.最后，利用拼接三个特征进行关系分类，接一个softmax进行分类

2) 模型运算

下面来讲一讲如何获取这三个特征，对于[CLS]特征，利用BERT输出的第一个编码向量，做以下的处理即可得到：

对于两个实体的特征，在训练时，拿到BERT输出对应位置的隐藏向量后做如下的处理即可得到：

 

获取到3个特征之后，如何进行关系分类呢？模型将上述3个特征拼接起来，然后接一个DENSE层，在通过softmax进行分类，具体运算过程如下：

作者还做了去除了实体前后的标识符的实验，发现模型的F1值从89.25%降到87.98%，表明标识符可以帮助提供实体信息；假如仅仅使用BERT输出层的[CLS]句子向量，会使得模型F1值从89.25%降到87.99%；上述实验证明在关系分类任务中，明确实体的位置，能够提升模型的性能。

但是这仅仅是一个关系分类的模型，在前面的文章我们介绍过，在关系抽取模型中，其实end-to-end模型才是更合理的方式，下面介绍一种端到端的BERT关系抽取模型。

 

2  End-to-End BERT RE

1) 模型结构

Giorgi J , Wang X , Sahar N , et al. End-to-end Named Entity Recognition and Relation Extraction using Pre-trained Language Models[J]. 2019.

如上图所示是该模型的结构示意图，模型可以分为两个部分:实体抽取模块和关系分类模块。

 

1. 实体识别模块

实体抽取模块和我们前面介绍的实体抽取模块基本相同，感兴趣的同学可以看如下的文章：

【NLP-NER】如何使用BERT来做命名实体识别

该模型中差异仅仅在于，文本经过BERT进行特征抽取之后，接一个Feed-Forward层和sonftmax，而不是CRF。

2. 关系分类模块

我们重点来看关系抽取的模块，该模块的输入由2个部分组成：实体抽取信息以及BERT编码信息。将实体抽取模块输出的BIOES类别信息，编码成固定维度的向量。然后将该向量与BERT的编码向量拼接起来，作为关系抽取模块的输入，如下公式所示：

该输入并行的通过了两个FFN层，称为FFN-head和FFN-tail，如上面的模型结构图所示，得到两个向量。

随后，将这两个向量通过一个 Biaffine层，预测出属于每个关系的类别：

这里U的维度是m*C*m，W的维度是C*2m。m是FFN层输出的向量的维度，C是关系的类别数。

2)损失函数

如上公式所示，是该模型采用的损失函数，其中S_r是模型预测的样本中真正有的关系的预测得分，即r in R(样本标签里的关系)。S_r_c表示模型预测样本有某一个关系的得分，r in C。

当然，NER模型和RE模型要一起优化，所以总的损失函数为：

这个模型的特点是端到端的实现了实体抽取和关系抽取，同时也能够预测多个关系类别。

总结

文本信息抽取与结构化是目前NLP中最为实际且效益最大的任务，熟悉这个任务是一个NLP算法工程师必需要做的事情。

 

下期预告：详述关系识别模型