Distantly-Supervised Joint Extraction with Noise-Robust Learning
作者: Yufei Li, Xiao Yu, Yanghong Guo, Yanchi Liu, Haifeng Chen, Cong Liu
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-10-08 (更新: 2024-05-25)
备注: ACL 2024 Findings
💡 一句话要点
提出DENRL框架以解决远程监督下的联合实体关系提取问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 联合提取 远程监督 噪声鲁棒学习 实体关系提取 变换器模型 信息提取
📋 核心要点
- 现有方法在处理远程监督数据时，无法有效应对来自实体和关系注释的噪声，导致学习效果不佳。
- 本文提出DENRL框架，结合轻量级变换器和噪声鲁棒学习，能够自适应处理低噪声实例。
- 实验结果显示，DENRL在两个基准数据集上显著超越大型语言模型基线，提升效果明显。
📝 摘要（中文）
联合实体和关系提取是通过单一模型识别实体对及其关系的过程。本文关注于远程标注数据中的联合提取问题，标注通过将实体提及与知识库中的实体和关系标签对齐生成。主要挑战在于存在来自错误的实体和关系注释的噪声标签，这显著影响了监督学习的质量。现有方法要么只考虑一种噪声来源，要么依赖外部知识，未能充分利用训练数据中的重要信息。我们提出了DENRL，一个通用框架，结合轻量级变换器骨干网与序列标注方案进行联合标记，并采用噪声鲁棒框架，通过显著的关系模式和实体-关系依赖关系对标记模型进行正则化，迭代自适应处理来自两种来源的低噪声实例。实验表明，DENRL在两个基准数据集上表现优于基于大型语言模型的基线，且具有更好的可解释性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决远程监督下的联合实体和关系提取问题，现有方法在处理噪声标签时效果不佳，无法充分利用训练数据中的信息。
核心思路：DENRL框架通过结合轻量级变换器与序列标注方案，采用噪声鲁棒学习策略，能够有效处理来自不同来源的噪声，提升模型的学习效果。
技术框架：DENRL的整体架构包括轻量级变换器作为基础，序列标注模块用于联合标记，以及噪声鲁棒学习模块，通过正则化和自适应机制处理低噪声实例。
关键创新：DENRL的主要创新在于其噪声鲁棒框架，能够同时考虑多种噪声来源，并通过显著的关系模式和实体-关系依赖关系进行正则化，与现有方法相比，具有更高的适应性和准确性。
关键设计：在模型设计中，使用了特定的损失函数来平衡噪声影响，并通过简单的数据驱动启发式方法进行参数设置，以增强模型的鲁棒性和可解释性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在两个基准数据集上的实验结果显示，DENRL框架在性能上显著优于基于大型语言模型的基线，具体提升幅度达到XX%，并且在可解释性方面表现更佳。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括信息提取、知识图谱构建和自然语言处理等。DENRL框架能够在噪声数据环境下有效提取实体和关系，提升信息检索和知识管理的效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Joint entity and relation extraction is a process that identifies entity pairs and their relations using a single model. We focus on the problem of joint extraction in distantly-labeled data, whose labels are generated by aligning entity mentions with the corresponding entity and relation tags using a knowledge base (KB). One key challenge is the presence of noisy labels arising from both incorrect entity and relation annotations, which significantly impairs the quality of supervised learning. Existing approaches, either considering only one source of noise or making decisions using external knowledge, cannot well-utilize significant information in the training data. We propose DENRL, a generalizable framework that 1) incorporates a lightweight transformer backbone into a sequence labeling scheme for joint tagging, and 2) employs a noise-robust framework that regularizes the tagging model with significant relation patterns and entity-relation dependencies, then iteratively self-adapts to instances with less noise from both sources. Surprisingly, experiments on two benchmark datasets show that DENRL, using merely its own parametric distribution and simple data-driven heuristics, outperforms large language model-based baselines by a large margin with better interpretability.