(2020)Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention论文笔记

红太狼 2021-05-12 11:50 383阅读 0赞

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[paper: Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention ][paper_ Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention]

[https://github.com/dalab/deep-ed][https_github.com_dalab_deep-ed]

#### 文章目录： ####

Abstract

Introduction

Contributions and Related Work

Learning Entity Embeddings

Local Model with Neural Attention

Document-Level Deep Model

Experiments

## Abstract ##

*  **创新点**：提出了一个基于深度学习的**文档级别**的实体消歧模型。
    
    1.  Entity embedding
    2.  考虑上下文的attention机制
    3.  用于消除歧义的联合推理（就是使用联合概率模型）
 *  实验表现：在适当的算力代价下，取得了最好的表现

## Introduction ##

*  **什么是实体链接？** 所谓实体链接就是将文本的mention指向现有知识库中已存在实体的过程。如为匹配到实体，标记为NIL。
 *  实体连接三个模块（该论文主要介绍候选实体排序）：
    
    1.  候选实体生成
    2.  **候选实体排序**
    3.  无法链接预测
 *  **候选实体如何排序？**
    
    1.  局部实体消歧：关注上下文窗口范围内的文本信息
    2.  全局实体消歧：关注整个文档中实体间的一致性

## Contributions and Related Work ##

> 这里简单提及模型用到的相关技术

*  **Entity Embedding**
    
     *  参考word2vec的word嵌入和某某的entity嵌入，但有所区别
     *  区别：不用知道实体间的共现次数，通过实体页面和超链接标注的上下文内容
     *  使用的是预训练的word和entity嵌入
 *  **Context Attention**（局部模型）
    
     *  重点关注上下文中，对消歧决策提供信息的words
 *  **Collective Disambiguation**（全局模型）
    
     *  使用条件随机场（CRF），由于是NP-hard问题，优化为循环信念传播（LBP）【这块说实话较为难懂】

## Learning Entity Embeddings ##

> 这部分是介绍如何进行嵌入

*  这部分我先不写；由于自己也没太搞明白这里的公式
    
    ![在这里插入图片描述][20200713222317742.png]

## Local Model with Neural Attention ##

> 这里就是局部模型的讲解

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDkxMjE1OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

*  橙色框表示：可学习的嵌入矩阵A，B
 *  红色框从左至右分别表示：word embedding和entity embedding

##### 大致流程（可以结合图看）： #####

1.  Mention-entity 先验 :  p ^ ( e ∣ m ) \\hat\{p\}(e \\mid m) p^(e∣m)
2.  每个mention生成的候选实体集合:  Γ ( m ) \\Gamma(m) Γ(m)， 每个mention对应上下文词的集合:  c c c
3.  计算上下文中每个词的得分:  u ( w ) = max ⁡ e ∈ Γ ( m ) x e ⊤ A x w u(w)=\\max \_\{e \\in \\Gamma(m)\} \\mathbf\{x\}\_\{e\}^\{\\top\} \\mathbf\{A\} \\mathbf\{x\}\_\{w\} u(w)=maxe∈Γ(m)xe⊤Axw
4.  计算完后裁剪，得到 t o p R topR topR得分最高的词： c ˉ = \{ w ∈ c ∣ u ( w ) ∈ to ⁡ p R ( u ) \} \\bar\{c\}=\\\{w \\in c \\mid u(w) \\in \\operatorname\{to\} p R(\\mathbf\{u\})\\\} cˉ=\{ w∈c∣u(w)∈topR(u)\}
5.  使用softmax attention 权重： β ( w ) = \{ exp ⁡ \[ u ( w ) \] ∑ v ∈ c ˉ exp ⁡ \[ u ( v ) \]  if  w ∈ c ˉ 0  otherwise  \\beta(w)=\\left\\\{\\begin\{array\}\{ll\}\\frac\{\\exp \[u(w)\]\}\{\\sum\_\{v \\in \\bar\{c\}\} \\exp \[u(v)\]\} & \\text \{ if \} w \\in \\bar\{c\} \\\\ 0 & \\text \{ otherwise \}\\end\{array\}\\right. β(w)=\{ ∑v∈cˉexp\[u(v)\]exp\[u(w)\]0 if w∈cˉ otherwise 
6.  计算实体和mention上下文的得分： Ψ ( e , c ) = ∑ w ∈ c ˉ β ( w ) x e ⊤ B x w \\Psi(e, c)=\\sum\_\{w \\in \\bar\{c\}\} \\beta(w) \\mathbf\{x\}\_\{e\}^\{\\top\} \\mathbf\{B\} \\mathbf\{x\}\_\{w\} Ψ(e,c)=∑w∈cˉβ(w)xe⊤Bxw
7.  最终拼接先验的得分： Ψ ( e , m , c ) = f ( Ψ ( e , c ) , log ⁡ p ^ ( e ∣ m ) ) \\Psi(e, m, c)=f(\\Psi(e, c), \\log \\hat\{p\}(e \\mid m)) Ψ(e,m,c)=f(Ψ(e,c),logp^(e∣m))

##### 损失函数构造： #####

*  使得正确的得分尽可能高，错误的得分尽可能低

θ ∗ = arg ⁡ min ⁡ θ ∑ D ∈ D ∑ m ∈ D ∑ e ∈ Γ ( m ) g ( e , m ) \\theta^\{\*\}=\\arg \\min \_\{\\theta\} \\sum\_\{D \\in \\mathcal\{D\}\} \\sum\_\{m \\in D\} \\sum\_\{e \\in \\Gamma(m)\} g(e, m) θ∗=argminθ∑D∈D∑m∈D∑e∈Γ(m)g(e,m)  
 g ( e , m ) : = \[ γ − Ψ ( e ∗ , m , c ) + Ψ ( e , m , c ) \] + g(e, m):=\\left\[\\gamma-\\Psi\\left(e^\{\*\}, m, c\\right)+\\Psi(e, m, c)\\right\]\_+ g(e,m):=\[γ−Ψ(e∗,m,c)\+Ψ(e,m,c)\]\+

## Document-Level Deep Model  ##

*  每个文档包含的mention ： m = m 1 , m 2 , . . . m n m = m\_1,m\_2,...m\_n m=m1,m2,...mn，每个mention对应的上下文词 ： c = c 1 , c 2 , . . . c n c=c\_1, c\_2,...c\_n c=c1,c2,...cn
 *  定义联合概率分布，通过计算边缘概率为文档中的每个mention选择一个entity  Γ ( m 1 ) × … × Γ ( m n ) ∋ e \\Gamma\\left(m\_\{1\}\\right) \\times \\ldots \\times \\Gamma\\left(m\_\{n\}\\right) \\ni \\mathbf\{e\} Γ(m1)×…×Γ(mn)∋e
    
     *  边缘概率：对无关变量求和或者积分

#### 使用CRF模型 ####

*  定义： g ( e , m , c ) = ∑ i = 1 n Ψ i ( e i ) + ∑ i < j Φ ( e i , e j ) g(\\mathbf\{e\}, \\mathbf\{m\}, \\mathbf\{c\})=\\sum\_\{i=1\}^\{n\} \\Psi\_\{i\}\\left(e\_\{i\}\\right)+\\sum\_\{i<j\} \\Phi\\left(e\_\{i\}, e\_\{j\}\\right) g(e,m,c)=∑i=1nΨi(ei)\+∑i<jΦ(ei,ej)， 目的是最大化 g ( e , m , c ) g(\\mathbf\{e\}, \\mathbf\{m\}, \\mathbf\{c\}) g(e,m,c)，所谓的找到得分最高的实体。
    
     *  其中： Φ ( e , e ′ ) = 2 n − 1 x e ⊤ C x e ′ \\Phi\\left(e, e^\{\\prime\}\\right)=\\frac\{2\}\{n-1\} \\mathbf\{x\}\_\{e\}^\{\\top\} \\mathbf\{C\} \\mathbf\{x\}\_\{e^\{\\prime\}\} Φ(e,e′)=n−12xe⊤Cxe′
 *  由于训练和预测CRF模型是一个NP-hard问题（复杂度呈指数增长），使用循环信念神经网络【LBP】（在较低的复杂度下获得原问题的近似解）。
 *  针对论文中所提到的信念网络以及消息传递（message passing），结点间具体如何进行消息传递，可以参考以下文章，个人觉得说的还可以了
    
     *  [https://zhuanlan.zhihu.com/p/38172096][https_zhuanlan.zhihu.com_p_38172096]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDkxMjE1OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

橙色框表示：局部得分  
红色框表示：全局得分

##### 消息更新规则 #####

*   m i → j t + 1 ( e ) = max ⁡ e ′ ∈ Γ ( m i ) \{ Ψ i ( e ′ ) + Φ ( e , e ′ ) + ∑ k ≠ j m ˉ k → i t ( e ′ ) \} \\begin\{aligned\} m\_\{i \\rightarrow j\}^\{t+1\}(e)=\\max \_\{e^\{\\prime\} \\in \\Gamma\\left(m\_\{i\}\\right)\} &\\left\\\{\\Psi\_\{i\}\\left(e^\{\\prime\}\\right)+\\Phi\\left(e, e^\{\\prime\}\\right)\\right.\\\\ &\\left.+\\sum\_\{k \\neq j\} \\bar\{m\}\_\{k \\rightarrow i\}^\{t\}\\left(e^\{\\prime\}\\right)\\right\\\} \\end\{aligned\} mi→jt\+1(e)=e′∈Γ(mi)max\{ Ψi(e′)\+Φ(e,e′)\+k=j∑mˉk→it(e′)⎭⎬⎫
    
     *  **mention  i i i 对mention  j j j 的投票 ：** m ˉ i → j t ( e ) = log ⁡ \[ δ ⋅ softmax ⁡ ( m i → j t ( e ) ) + ( 1 − δ ) ⋅ exp ⁡ ( m ˉ i → j t − 1 ( e ) ) \\begin\{aligned\} \\bar\{m\}\_\{i \\rightarrow j\}^\{t\}(e)=& \\log \\left\[\\delta \\cdot \\operatorname\{softmax\}\\left(m\_\{i \\rightarrow j\}^\{t\}(e)\\right)\\right.\\\\ &+(1-\\delta) \\cdot \\exp \\left(\\bar\{m\}\_\{i \\rightarrow j\}^\{t-1\}(e)\\right) \\end\{aligned\} mˉi→jt(e)=log\[δ⋅softmax(mi→jt(e))\+(1−δ)⋅exp(mˉi→jt−1(e))

##### 大致流程（与局部方法类似） #####

1.  经过T次迭代后的信念（边缘）： μ i ( e ) = Ψ i ( e ) + ∑ k ≠ i m ˉ k → i T ( e ) \\mu\_\{i\}(e)=\\Psi\_\{i\}(e)+\\sum\_\{k \\neq i\} \\bar\{m\}\_\{k \\rightarrow i\}^\{T\}(e) μi(e)=Ψi(e)\+∑k=imˉk→iT(e)
2.  归一化： μ ˉ i ( e ) = exp ⁡ \[ μ i ( e ) \] ∑ e ′ ∈ Γ ( m i ) exp ⁡ \[ μ i ( e ′ ) \] \\bar\{\\mu\}\_\{i\}(e)=\\frac\{\\exp \\left\[\\mu\_\{i\}(e)\\right\]\}\{\\sum\_\{e^\{\\prime\} \\in \\Gamma\\left(m\_\{i\}\\right)\} \\exp \\left\[\\mu\_\{i\}\\left(e^\{\\prime\}\\right)\\right\]\} μˉi(e)=∑e′∈Γ(mi)exp\[μi(e′)\]exp\[μi(e)\]
3.  拼接先验计算全局得分： ρ i ( e ) : = f ( μ ˉ i ( e ) , log ⁡ p ^ ( e ∣ m i ) ) \\rho\_\{i\}(e):=f\\left(\\bar\{\\mu\}\_\{i\}(e), \\log \\hat\{p\}\\left(e \\mid m\_\{i\}\\right)\\right) ρi(e):=f(μˉi(e),logp^(e∣mi))

##### 损失函数构造（与局部方法类似） #####

*  使得正确的得分尽可能高，错误的得分尽可能低

L ( θ ) = ∑ D ∈ D ∑ m i ∈ D ∑ e ∈ Γ ( m i ) h ( m i , e ) h ( m i , e ) = \[ γ − ρ i ( e i ∗ ) + ρ i ( e ) \] + \\begin\{aligned\} L(\\theta) &=\\sum\_\{D \\in \\mathcal\{D\}\} \\sum\_\{m\_\{i\} \\in D\} \\sum\_\{e \\in \\Gamma\\left(m\_\{i\}\\right)\} h\\left(m\_\{i\}, e\\right) \\\\ h\\left(m\_\{i\}, e\\right) &=\\left\[\\gamma-\\rho\_\{i\}\\left(e\_\{i\}^\{\*\}\\right)+\\rho\_\{i\}(e)\\right\]\_\{+\} \\end\{aligned\} L(θ)h(mi,e)=D∈D∑mi∈D∑e∈Γ(mi)∑h(mi,e)=\[γ−ρi(ei∗)\+ρi(e)\]\+

## Experiments  ##

*  **数据集**
    
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 *  **实验SOTA效果**  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDkxMjE1OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

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[paper_ Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention]: https://arxiv.org/abs/1704.04920
[https_github.com_dalab_deep-ed]: https://github.com/dalab/deep-ed
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