On the Robustness of Document-Level Relation Extraction Models to Entity Name Variations
作者: Shiao Meng, Xuming Hu, Aiwei Liu, Fukun Ma, Yawen Yang, Shuang Li, Lijie Wen
分类: cs.CL
发布日期: 2024-06-11
备注: Accepted to ACL 2024 Findings
💡 一句话要点
提出实体变体鲁棒训练方法，提升文档级关系抽取模型泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文档级关系抽取 实体变体 鲁棒性 数据增强 知识图谱
📋 核心要点
- 现有文档级关系抽取模型在实体名称变化时表现不佳，泛化能力受限，无法适应新的实体名称。
- 论文提出一种实体变体鲁棒训练方法，旨在提升模型对实体名称变化的适应性，增强模型的理解和推理能力。
- 实验表明，该方法不仅提高了模型的鲁棒性，而且可以有效迁移到上下文学习中，提升DocRE模型的性能。
📝 摘要（中文）
文档级关系抽取(DocRE)因其在跨句和大规模关系抽取中的需求而备受关注。尽管性能不断提高，但我们发现，现有的DocRE模型在仅更改文档中的实体名称时，可能会犯更多错误，从而阻碍了对新实体名称的泛化。为此，我们系统地研究了DocRE模型对实体名称变体的鲁棒性。我们首先提出了一个原则性的流程，通过用来自Wikidata的名称替换原始实体名称来生成实体重命名的文档。通过将该流程应用于DocRED和Re-DocRED数据集，我们构建了两个名为Env-DocRED和Env-Re-DocRED的新基准，用于鲁棒性评估。实验结果表明，三个具有代表性的DocRE模型和两个上下文学习的大型语言模型都缺乏对实体名称变体的充分鲁棒性，尤其是在跨句关系实例和具有更多实体的文档上。最后，我们提出了一种实体变体鲁棒训练方法，该方法不仅提高了DocRE模型的鲁棒性，还增强了它们的理解和推理能力。我们进一步验证了该方法的基本思想可以有效地转移到DocRE的上下文学习中。
🔬 方法详解
问题定义：现有文档级关系抽取模型在面对实体名称变化时，性能显著下降，缺乏对新实体名称的泛化能力。这限制了模型在实际应用中的可靠性和适用性。现有方法没有充分考虑实体名称变体带来的挑战，导致模型过度依赖特定实体名称进行关系判断。
核心思路：论文的核心思路是通过引入实体名称变体进行训练，使模型学习到与实体名称无关的关系抽取能力。通过让模型接触到各种不同的实体名称，从而提升其对实体本质特征的理解，并减少对特定名称的依赖。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 实体重命名：利用Wikidata等知识库，为文档中的实体生成多个不同的名称变体。2) 数据增强：使用生成的实体名称变体替换原始文档中的实体名称，从而创建新的训练样本。3) 模型训练：使用增强后的数据集训练文档级关系抽取模型。4) 鲁棒性评估：在Env-DocRED和Env-Re-DocRED等基准数据集上评估模型的鲁棒性。
关键创新：该方法的关键创新在于提出了一种系统性的实体重命名流程，并构建了相应的鲁棒性评估基准。此外，该方法还提出了一种实体变体鲁棒训练方法，能够有效提升模型对实体名称变化的适应性。与现有方法相比，该方法更加关注实体名称变体带来的挑战，并提供了一种有效的解决方案。
关键设计：实体重命名流程的关键在于选择合适的知识库和重命名策略，以保证生成的实体名称变体的质量和多样性。鲁棒训练方法的关键在于设计合适的损失函数和训练策略，以平衡模型在原始数据和增强数据上的性能。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的文档级关系抽取模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的实体变体鲁棒训练方法能够显著提升文档级关系抽取模型在Env-DocRED和Env-Re-DocRED数据集上的性能。与现有模型相比，该方法在跨句关系实例和具有更多实体的文档上表现出更强的鲁棒性。此外，该方法还可以有效迁移到上下文学习中，进一步提升模型的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于知识图谱构建、信息抽取、智能问答等领域。通过提高文档级关系抽取模型对实体名称变体的鲁棒性，可以提升模型在实际应用中的可靠性和泛化能力，从而更好地服务于各种下游任务。该研究还有助于推动自然语言处理领域对模型鲁棒性的关注，并促进相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Driven by the demand for cross-sentence and large-scale relation extraction, document-level relation extraction (DocRE) has attracted increasing research interest. Despite the continuous improvement in performance, we find that existing DocRE models which initially perform well may make more mistakes when merely changing the entity names in the document, hindering the generalization to novel entity names. To this end, we systematically investigate the robustness of DocRE models to entity name variations in this work. We first propose a principled pipeline to generate entity-renamed documents by replacing the original entity names with names from Wikidata. By applying the pipeline to DocRED and Re-DocRED datasets, we construct two novel benchmarks named Env-DocRED and Env-Re-DocRED for robustness evaluation. Experimental results show that both three representative DocRE models and two in-context learned large language models consistently lack sufficient robustness to entity name variations, particularly on cross-sentence relation instances and documents with more entities. Finally, we propose an entity variation robust training method which not only improves the robustness of DocRE models but also enhances their understanding and reasoning capabilities. We further verify that the basic idea of this method can be effectively transferred to in-context learning for DocRE as well.