关系抽取 ---远程监督 ---《Distant Supervision for Relation Extraction with Sentence-Level Attention and Entity Descriptions》

  这篇文章引入了额外的Knowledge Graph 信息: 实体描述(entity Description). 比如NYT 数据集是通过Freebase做entity linking等工具来进行连接出句子中的实体,而其实每个实体在FB都有一段文字描述, 文中认为现在的工作都集中在NYT + Freebase数据本身上,却忽略了该数据集中背后的KG信息,其中就有实体的描述信息。因此本文在之前的工作基础上引入了实体描述信息,加强对实体embedding的学习。此外,在处理Multi Instance Learning方面, 本文同样使用了Sentence-Level Attention的机制,类似Lin 2016.

 

 

 

 

实验

数据集说明:

  • NYT + FreeBase
  • 从Freebase 以及 Wikidata中提取出的实体描述

首先看Held-Out 实验结果

           

 

 

总结

这篇文章的贡献主要在从KG中引入额外的实体描述信息,加强embedding的学习。 不过两部分的融合有点简单暴力,本质上相当于在原来的基础上加了一个范式约束而已,或者说一个先验的惩罚项, 这种方式提供了一个比较好的思路, 扩展性很强.

 

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