信息抽取新SOTA！首个结构化生成式信息抽取预训练模型，一统信息抽取四大任务

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 樊润泽

单位 | 中科院计算技术研究所

研究方向 | 信息抽取

前两天在 arxiv 刷到了一篇已被 ACL 2022 主会接受的文章，题名《Unified Structure Generation for Universal Information Extraction》，简单看了摘要后整个震惊。作者采用生成式 text to structure 结构统一了信息抽取的四个任务，并且在 13 个数据集上采用全监督、低资源和少样本设置下均取得了 SOTA。

论文标题：

Unified Structure Generation for Universal Information Extraction

论文作者：

Yaojie Lu, Qing Liu, Dai Dai, Xinyan Xiao, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun, Hua Wu

作者单位：

中科院软件所中文信息处理实验室，百度

收录会议：

ACL 2022

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2203.12277

Demo链接：

https://universal-ie.github.io/

研究背景与动机

文章主要针对信息抽取的四个任务：命名实体识别、关系抽取、事件抽取和观点抽取。信息抽取旨在从无结构的自然语言文本中抽取出结构化的信息，但是不同的信息抽取任务都有不同的结构，且差异较大。如图 1 所示，实体识别任务一般是采用 span 及其实体类别表示，关系抽取任务一般采用三元组（triplet）结构表示，事件抽取任务一般采用记录（record）表示，观点抽取任务采用三元组（triplet）来表示。

▲ 图1：信息抽取任务的不同结构与统一化信息抽取模型

不同的输出结构使得很难对所有信息抽取任务统一化建模，这样就产生了三个问题：

1. 由于不同的任务、不同的设置（全监督、低资源、少样本、零样本）、不同的作用场景（医学、金融等），研究人员需要设计大量针对特定情况的模型，这是一件极其耗费资源的事情。

2. 不同的任务有很多可以公用的知识，比如从图 1 中的（a）图可以看出，关系抽取需要用到命名实体识别的结果，事件抽取中的论元也是实体，而现在存在大量的针对特定任务的模型无法做到共享这些实体知识。
3. 信息抽取的数据标注是一件极其耗费时间和人力的事情，但由于任务之间的独立，需要对每一个任务都标注数据。

针对上述问题，文章做了如下贡献：

1. 设计了一种结构化抽取语言（Structural Extraction Language, SEL），它能够将四种信息抽取任务的不同结构统一描述，使得模型的输出结构针对不同任务都是一致的。

2. 由于模型可以做多个任务，所以需要一种方式去指导模型做指定的任务，因此作者设计了结构化模式指导器（Structural Schema Instructor, SSI），其实这就是一种 prompt。

3. 由于模型的输出都是符合 SEL 语法的结构化信息，而目前常用的生成式预训练模型如 T5、BART 都是以生成自然语言为主，若直接采用这种预训练模型会影响到模型性能，因此作者专门针对 text to structure 的结构来预训练了一个大模型。

如何统一每一个信息抽取任务？

这一节主要介绍作者如何采用 SEL 和 SSI 来统一化建模信息抽取任务。

2.1 统一信息抽取任务输出结构的结构化抽取语言SEL

作者发现四种信息抽取任务的目标都可以拆解成两个原子操作：

1. Spotting：指在输入的原句中找到目标信息片段，比如说实体识别中某个类型的实体，事件抽取中的触发词和论元，他们都是原句中的片段。

2. Associating：指找出 Spotting 输出的信息片段之间的关系，比如关系抽取中两个实体之间的关系，或事件抽取中论元和触发词之间的关系。

而每个信息抽取任务都可以用这两个原子操作去完成，因此作者设计了结构化抽取语言 SEL 可以对这两个原子操作进行表示，不同的任务只要组合不同的原子操作对应结构即可统一表示。

▲ 图2：SEL统一建模信息抽取任务的例子

如图 2（a）所示，作者使用三种形式来表示：（1）Spot Name：指目标信息片段的类别，在实体抽取中指实体类别，在事件抽取中可以指事件类型和论元类别。（2）Info Span：Spotting 操作的输出，即原句子中的目标信息片段。（3）Asso Name: 指两个信息片段之间的关系类型，也就是 Associating 操作的输出。

如图 2（b）所示，每个信息抽取任务都可以统一的用 SEL 语法描述，这里都是以“Steve became CEO of Apple in 1997.”为例。其中蓝色部分表示关系抽取任务，采用（Spot Name：Info Span（Asso Name：Info Span））格式，这里的关系指第一个括号里的实体和第二个括号里的实体的关系。

其中红色部分指事件抽取任务，采用（Spot Name：Info Span（Asso Name：Info Span）（Asso Name：Info Span）...）格式来表示，其中外括号里的 Spot Name 信息指的是事件类型及触发词，而中间的多个内括号指的是这个事件下多个论元的片段和类别。灰色部分指命名实体识别任务，由多个（Spot Name：Info Span）组成，每一对括号都指一个实体片段及其类别。

综上，可以看到 SEL 语法可以统一化描述每一个任务不同的输出结构，并且由于拥有很强的结构性，使得解码过程非常简单。

2.2 指导模型做特定任务的结构化模式指导器SSI

有了 SEL 语法，模型统一了不同任务的输出结构，但是当我们输入一个句子后，如何让模型去做我们想要的任务呢？因此作者提出了 SSI（Structural Schema Instructor），是一种基于 Schema 的 prompt。当我们输入句子时，在句子前面拼接上对应的 Prompt，即可让模型做对应的任务。

▲ 图3：UIE模型总架构图

如图3所示，第一个蓝色部分是关系抽取，它的 SSI 格式是：[spot] 实体类别 [asso] 关系类别 [text]，这种形式可以告诉模型哪些做 spotting 操作，哪些做 associating 操作。第二个灰色部分是事件抽取，SSI 格式是：[spot] 事件类别 [asso] 论元类别 [text]。第三个绿色部分是实体识别，SSI 格式是：[spot] 实体类别 [text]。文章的附录中列出了每一个数据集每一个任务对应的 SSI，因为不同的数据集所设置的 Schema 是不同的，因此每个数据集都有不同的 SSI，虽然例子中只列出了部分类别，但是在使用时 SSI 就是将所有的类别都列举出来，部分示例如图 4 所示。

▲ 图4：不同任务不同数据集的SSI示例

注意：作者在实际使用中并不是用 [spot]，而是采用 <spot>，asoc 同理。

以下用 表示 SSI，用 表示需要输入的原始句子，UIE 表示 UIE 模型，它由 transformer 的 Encoder 和 Decoder 组成，形式化定义如式（1）：

输出  就是采用 SEL 语法描述的结构化数据，其中 表示如式（2）：

详细来说，首先将 输入至 Encoder，得到每一个 token 的隐层表示，形式化表示如式（3）：

接下来使用隐层表示在 Decoder 端生成目标结构化信息，表示如式（4）所示：

预训练与微调

这一节将介绍 UIE 是如何预训练的，以及如何将其应用于下游任务去微调。作者采用的模型是 T5-v1.1-base 和 T5-v1.1-large 作为 UIE-base 和 UIE-large，模型的参数初始化直接使用了 T5-v1.1 的参数，也就是说直接基于其进行了二次预训练。

3.1 预训练数据

主要由 Wikipedia、Wikidata 和 ConceptNet 三部分组成，作者通过这三部分数据构造了如下三种形式的预训练数据：

1. ：（token sequence ，structured record ），数据表示为
2. ：只有基于 SEL 语法的结构性 record，数据表示为  
3. ：只有无结构的原始文本数据，做 masked language model tasks，数据表示为 。

3.2 预训练任务

针对上述三种类型的数据，分别设计了三种预训练任务：

1. 针对 ，输入数据为 SSI+ 原始文本 ，使其生成结构化的数据 record，不同的是作者在 record 中不仅加入了原本存在的正样本，也加入了一些负样本作为噪音，比如（Spot Name: [NULL]），此任务计算的 Loss 如式（5）所示。

2. 针对 ，这部分输入只有结构化数据 record，输入前面的部分，使其生成剩余部分，并且只训练 UIE 的 decoder 部分，使其学会 SEL 语法，计算的 Loss 如式 （6）所示。

3. 针对 ，这部分做的是无监督的 masked language model 任务，和 T5 中的预训练任务一样，在原始句子中 MASK 掉 15% 的 tokens，然后生成 MASK 的部分，输入中已经呈现的部分输出 MASK，计算的 Loss 如式（7）所示。

最终将三个 Loss 相加作为最终 Loss。

值得注意的是，作者并不是分开做这三个预训练任务的，而是将其统一化，全部表示为三元组 ，其中 是加在输入句子前面的 prompt， 是输入的原始句子， 是需要生成的目标句子，在每一个 batch 中随机抽取每一个任务的数据去训练。 数据表示为 ， 数据表示为 ， 数据表示为 ，这样无论是哪种任务都是输入一个三元组，即可统一训练。

3.3 微调

微调部分和预训练任务的 类似，数据形式是 ，微调的 Loss 计算方式如式（9）所示。

微调部分依然加入了负样本，如图 5 所示，表格上部分为输入，下部分为第一行为正样本的输出，第二行为加入了负样本。随机插入一些原标签中没有的信息，即 （Spot Name：[NULL]）或（Asso Name：[NULL]），图 5 中输入句子中并没有 facility 的实体，而标签中插入了（facility：[NULL]）。

▲ 图5：微调阶段加入负样本的例子

实验

实验基于 4 个任务：命名实体识别、关系抽取、事件抽取和观点抽取，13 个数据集，具体如图 6 所示。

4.1 全监督实验

这部分是在训练阶段采用所有的数据，实验结果如图 6 所示，最右边的 SEL 列是指基于 T5-v1.1-large 进行微调得到的结果，UIE 是指基于 UIE-large 进行微调的结果，可以看到几乎在全部数据集上都取得了 SOTA 的结果，但是通过对比 SEL 和 UIE 发现预训练部分对结果的提升并不大，通过这个可以看出作者设计的 SEL 语法和 SSI 还是很强大的，另一方面也说明 T5 本身的生成能力就很强大。

▲ 图6：全监督设置下的实验结果

4.2 低资源（Low-resource）实验

这部分是在 6 种设置下做的：1/5/10-shot 和 1/5/10% ratio。因为少样本情况下随机性很大，所以作者在每一个设置下都采样了 10 次，报告 10 次结果的平均，结果如图 7 所示，从这个结果中可以看出，UIE 真正强大的地方是小样本情况下，泛化能力非常强，远超基于 T5 的微调结果，在全监督设置下预训练部分的能力没有体现出来，但在低资源下针对性的预训练可以非常好的提升泛化能力。同样，全部任务下都取得了 SOTA。

▲ 图7：低资源设置下的实验结果

4.3 消融实验

如图 8 所示，首先是预训练部分的消融实验，分别去掉三个预训练任务，观察其最终结果可以看到：（1）对于关系抽取和观点抽取的两个数据集来说， 和 非常重要，因为从 T5 到移除了 后，结果在关系抽取中从 72.12 升到了 75.70，在观点抽取中从 72.03 升到了 74.28，可以看到 和 带来了非常大的性能提升。（2）  对于事件抽取这种复杂任务非常重要，若移除 ，触发词识别的结果从 72.63 降到了 70.89，论元识别的结果从 57.27 降到了 54.16。（3）  对模型的抽取能力帮助很大，移除掉 以后，关系抽取性能下降了 0.90，事件抽取下降了 1.43/1.48，观点抽取下降了 0.46。

▲ 图8：预训练部分的消融实验结果

此外，对小样本情景下，通过消融实验验证了插入负样本的有效性，结果如图 9 所示，这种插入负样本的方式在小样本情况下影响显著，无论是基于 T5 还是 UIE，precision 平均能提高 13.16。

▲ 图9：小样本情景下对rejection机制的消融实验结果

总结

这篇文章提出了第一个结构化生成的通用信息抽取预训练语言模型，性能直接刷爆了 13 个数据集的 SOTA，特别是在小样本/低资源情景下，提升显著，这也为我们提供了一个思路，如果想在小样本情况下取得较好的性能，而预训练任务和下游任务 gap 较大时，可以自己去设计和下游任务相近的预训练任务，基于现有的预训练模型进行二次预训练。

其实这篇文章的动机也不是作者偶然性想到的，2021 年一作 Yaojie Lu 就将 text to structure 结构应用于了事件抽取任务，并且中了 ACL 2021，本篇文章也是他将这种结构扩展到了整个信息抽取领域。

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