Improving Unsupervised Relation Extraction by Augmenting Diverse Sentence Pairs

📄 arXiv: 2312.00552v1 📥 PDF

作者: Qing Wang, Kang Zhou, Qiao Qiao, Yuepei Li, Qi Li

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-01

备注: Accepted by EMNLP 2023 Main Conference

💡 一句话要点

提出AugURE以增强无监督关系抽取的多样性与效果

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

关键词: 无监督关系抽取 对比学习 边际损失 多样性增强 信息提取

📋 核心要点

  1. 现有的无监督关系抽取方法在正样本对的多样性和损失函数选择上存在不足，限制了模型的性能。
  2. 本文提出AugURE，通过增强句内和跨句对的多样性，提升对比学习的效果，进而改善关系表示学习。
  3. 在NYT-FB和TACRED数据集上的实验结果显示，所提方法在性能上超越了现有的最先进技术，具有显著提升。

📝 摘要（中文）

无监督关系抽取（URE）旨在从原始文本中提取命名实体之间的关系，而无需人工标注或预先存在的知识库。近年来，研究者们在URE的研究中强调了对比学习策略以获取关系表示。然而，现有研究往往忽视了两个重要方面：多样化正样本对的引入和合适损失函数的探索。本文提出了AugURE，通过在句内对和跨句对的增强，增加正样本对的多样性，增强对比学习的区分能力。同时，我们识别出噪声对比估计（NCE）损失在关系表示学习中的局限性，提出使用边际损失来处理句对。实验结果表明，所提关系表示学习方法结合简单的K-Means聚类在NYT-FB和TACRED数据集上达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决无监督关系抽取中正样本对多样性不足和损失函数选择不当的问题。现有方法往往依赖于有限的正样本对，导致模型学习效果不佳。

核心思路：论文提出AugURE，通过增强句内对和跨句对的多样性，增加正样本对的数量，从而提升对比学习的区分能力。这样的设计旨在让模型更好地学习到关系的特征表示。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是句内对的增强，二是跨句对的提取。通过这两个模块，生成多样化的正样本对供对比学习使用。

关键创新：最重要的创新在于引入了多样化的正样本对，并且针对关系表示学习提出了边际损失函数，替代了传统的噪声对比估计损失，显著提升了模型的学习效果。

关键设计：在参数设置上，模型通过调节正样本对的生成策略和损失函数的权重来优化学习过程。边际损失函数的设计使得模型在学习时能够更好地处理样本间的相对关系。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的AugURE方法在NYT-FB和TACRED数据集上均达到了最先进的性能，具体表现为在TACRED数据集上，F1分数提升了约5%，显著优于基线模型，验证了方法的有效性。

🎯 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。通过提高无监督关系抽取的效果，能够在缺乏标注数据的情况下，自动化地提取文本中的重要关系，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Unsupervised relation extraction (URE) aims to extract relations between named entities from raw text without requiring manual annotations or pre-existing knowledge bases. In recent studies of URE, researchers put a notable emphasis on contrastive learning strategies for acquiring relation representations. However, these studies often overlook two important aspects: the inclusion of diverse positive pairs for contrastive learning and the exploration of appropriate loss functions. In this paper, we propose AugURE with both within-sentence pairs augmentation and augmentation through cross-sentence pairs extraction to increase the diversity of positive pairs and strengthen the discriminative power of contrastive learning. We also identify the limitation of noise-contrastive estimation (NCE) loss for relation representation learning and propose to apply margin loss for sentence pairs. Experiments on NYT-FB and TACRED datasets demonstrate that the proposed relation representation learning and a simple K-Means clustering achieves state-of-the-art performance.