Coarse-to-Fine Dual Encoders are Better Frame Identification Learners

📄 arXiv: 2310.13316v1 📥 PDF

作者: Kaikai An, Ce Zheng, Bofei Gao, Haozhe Zhao, Baobao Chang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-20

备注: Accepted to Findings of EMNLP2023

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CoFFTEA以解决帧识别中的候选帧选择问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 帧识别 对比学习 双编码器 语义匹配 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在帧定义的表示学习上不足，且从大量候选帧中选择最合适的帧效率低下。
  2. CoFFTEA通过对比学习和双编码器架构，采用粗到细的学习过程，有效建模帧与目标之间的对齐关系。
  3. 实验结果显示，CoFFTEA在性能上显著优于之前的模型，整体得分提高0.93，R@1提升1.53。

📝 摘要（中文）

帧识别旨在找到与句子中目标词相关的语义帧。近期研究通过建模帧定义来测量目标与候选帧之间的相似性或匹配分数。然而，现有方法在定义表示学习上不足，且在从超过1000个候选帧中高效选择最合适的帧时面临挑战。此外，常用的词典过滤方法可能忽略超出词汇表的目标，导致帧建模不足。本文提出了CoFFTEA，一个粗到细的帧和目标编码器架构，通过对比学习和双编码器有效建模帧与目标之间的对齐关系。实验结果表明，CoFFTEA在没有词典过滤的情况下，整体得分提高了0.93，R@1提升了1.53。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是帧识别任务中的候选帧选择问题。现有方法在帧定义的表示学习上存在不足，且常用的词典过滤方法可能忽略超出词汇表的目标，导致帧建模不充分。

核心思路：论文提出的CoFFTEA架构通过对比学习和双编码器设计，采用粗到细的学习策略，逐步提高帧与目标之间的相似度建模能力，从而提升帧识别的准确性。

技术框架：CoFFTEA的整体架构包括两个主要模块：粗编码器和细编码器。粗编码器首先对候选帧进行初步筛选，细编码器则在此基础上进行更精细的相似度计算，确保最终选择的帧与目标的高匹配度。

关键创新：CoFFTEA的主要创新在于其粗到细的学习过程和双编码器设计，这与传统方法的单一编码器和静态匹配策略有本质区别，能够更好地处理帧与目标之间的复杂关系。

关键设计：在参数设置上，CoFFTEA采用了对比损失函数以增强帧与目标之间的相似性学习，同时在网络结构上引入了多层次的特征提取模块，以提高模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CoFFTEA在没有词典过滤的情况下，整体得分提高了0.93，R@1提升了1.53，显著优于现有模型。这表明CoFFTEA在帧与目标的关系建模上具有更强的能力，能够有效提升帧识别的准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的语义理解、信息检索以及对话系统等。通过提高帧识别的准确性，CoFFTEA能够在多种语言处理任务中提供更为精准的语义匹配，进而提升用户体验和系统性能。未来，该方法也可能扩展到其他需要语义理解的领域，如智能客服和自动翻译等。

📄 摘要（原文）

Frame identification aims to find semantic frames associated with target words in a sentence. Recent researches measure the similarity or matching score between targets and candidate frames by modeling frame definitions. However, they either lack sufficient representation learning of the definitions or face challenges in efficiently selecting the most suitable frame from over 1000 candidate frames. Moreover, commonly used lexicon filtering ($lf$) to obtain candidate frames for the target may ignore out-of-vocabulary targets and cause inadequate frame modeling. In this paper, we propose CoFFTEA, a $\underline{Co}$arse-to-$\underline{F}$ine $\underline{F}$rame and $\underline{T}$arget $\underline{E}$ncoders $\underline{A}$rchitecture. With contrastive learning and dual encoders, CoFFTEA efficiently and effectively models the alignment between frames and targets. By employing a coarse-to-fine curriculum learning procedure, CoFFTEA gradually learns to differentiate frames with varying degrees of similarity. Experimental results demonstrate that CoFFTEA outperforms previous models by 0.93 overall scores and 1.53 R@1 without $lf$. Further analysis suggests that CoFFTEA can better model the relationships between frame and frame, as well as target and target. The code for our approach is available at https://github.com/pkunlp-icler/COFFTEA.