引言：信息抽取終于走到了這一步：邁入大一統(tǒng)時(shí)代！

今天為大家介紹一篇好基友 @陸博士 的ACL22論文《Unified Structure Generation for Universal Information Extraction》，這也是中科院和百度聯(lián)合發(fā)布的1篇信息抽取統(tǒng)一建模工作UIE。

UIE官方鏈接：https://universal-ie.github.io

本文的組織架構(gòu)為：

1.統(tǒng)一建模是IE發(fā)展的必然趨勢(shì)

眾所周知，信息抽?。↖E）是一個(gè)從文本到結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換過(guò)程。常見(jiàn)的實(shí)體、關(guān)系、事件分別采取Span、Triplet、Record形式的異構(gòu)結(jié)構(gòu)。

曾幾何時(shí)，當(dāng)我們面對(duì)各種復(fù)雜多樣的IE任務(wù)，我們總會(huì)造各式各樣IE模型的輪子，來(lái)滿足不同復(fù)雜任務(wù)的多變需求。

如上圖所示：由于多樣的抽取目標(biāo)、相異的復(fù)雜結(jié)構(gòu)、多變的領(lǐng)域需求時(shí)，導(dǎo)致信息抽取模型一直難以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一建模，極大限制了IE系統(tǒng)高效架構(gòu)開(kāi)發(fā)、有效知識(shí)共享、快速跨域適配。

比如，一個(gè)真實(shí)的情況是：針對(duì)不同任務(wù)設(shè)定，需要針對(duì)特定領(lǐng)域schema建模，不同IE模型被單個(gè)訓(xùn)練、不共享，一個(gè)公司可能需要管理眾多IE模型。

當(dāng)我們每次造不同IE輪子的時(shí)候，都要喝下不同的肥宅快樂(lè)水，撩以解憂（這不是個(gè)玩笑）

不過(guò)，在生成式統(tǒng)一建模各類NLP任務(wù)的今天，信息抽取統(tǒng)一建模也成為可能。

不久前，JayJay在《信息抽取的"第二范式"》一文中指出：生成式統(tǒng)一建模，或許是信息抽取領(lǐng)域正在發(fā)生的一場(chǎng)“深刻變革”。

因此：開(kāi)發(fā)通用的IE結(jié)構(gòu)是大有裨益的，可以統(tǒng)一建模不同的IE任務(wù)，從各種資源中自適應(yīng)預(yù)測(cè)異構(gòu)結(jié)構(gòu)?？傊航y(tǒng)一、通用的IE勢(shì)不可擋！

這篇ACL2022論文，@陸博士提出了一個(gè)面向信息抽取的統(tǒng)一文本到結(jié)構(gòu)生成框架UIE，它可以：

統(tǒng)一地建模不同的IE任務(wù)；

自適應(yīng)地生成目標(biāo)結(jié)構(gòu)；

從不同的知識(shí)來(lái)源統(tǒng)一學(xué)習(xí)通用的信息抽取能力。

具體來(lái)說(shuō)，UIE：

通過(guò)結(jié)構(gòu)化抽取語(yǔ)言對(duì)不同的信息抽取目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)一編碼；

通過(guò)結(jié)構(gòu)化模式提示器自適應(yīng)生成目標(biāo)結(jié)構(gòu);

通過(guò)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行模型預(yù)訓(xùn)練捕獲常見(jiàn)的IE能力；

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的統(tǒng)一生成框架，基于T5模型進(jìn)行了IE預(yù)訓(xùn)練，在實(shí)體、關(guān)系、事件和情感等4個(gè)信息抽取任務(wù)、13個(gè)數(shù)據(jù)集的全監(jiān)督、低資源和少樣本設(shè)置下均取得了SOTA性能。

接下來(lái)，我們將具體介紹UIE是如何統(tǒng)一建模的，以及具體是如何預(yù)訓(xùn)練的？

2. UIE統(tǒng)一建模方式：文本到結(jié)構(gòu)生成

信息抽取任務(wù)可以表述為“文本到結(jié)構(gòu)”的問(wèn)題，不同的IE任務(wù)對(duì)應(yīng)不同的結(jié)構(gòu)。

UIE旨在通過(guò)單一框架統(tǒng)一建模不同IE任務(wù)的文本到結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換，也就是：不同的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換共享模型中相同的底層操作和不同的轉(zhuǎn)換能力。

這里主要有兩個(gè)挑戰(zhàn)：

IE任務(wù)的多樣性，需要提取許多不同的目標(biāo)結(jié)構(gòu)，如實(shí)體、關(guān)系、事件等；

IE任務(wù)是通常是使用不同模式定義的特定需求（不同schema），需要自適應(yīng)地控制提取過(guò)程；

因此，針對(duì)上述挑戰(zhàn)，需要：

設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化抽取語(yǔ)言（SEL，Structured Extraction Language）來(lái)統(tǒng)一編碼異構(gòu)提取結(jié)構(gòu)，即編碼實(shí)體、關(guān)系、事件統(tǒng)一表示。

構(gòu)建結(jié)構(gòu)化模式提示器（SSI，Structural Schema Instructor），一個(gè)基于schema的prompt機(jī)制，用于控制不同的生成需求。

上圖展示了UIE的整體框架，整體架構(gòu)就是：SSI + Text -> SEL

一句話簡(jiǎn)單概括就是：SSI就是輸入特定抽取任務(wù)的schema，SEL就是把不同任務(wù)的抽取結(jié)果統(tǒng)一用1種語(yǔ)言表示。

1）SEL：結(jié)構(gòu)化抽取語(yǔ)言

不同的IE任務(wù)可以分解為2個(gè)原子操作：

Spotting：找出Spot Name對(duì)應(yīng)的Info Span，如某個(gè)實(shí)體或Trigger觸發(fā)詞；

Associating：找出Asso Name對(duì)應(yīng)的Info Span，鏈接Info Span片段間的關(guān)系：如兩個(gè)實(shí)體pair的關(guān)系、論元和觸發(fā)詞間的關(guān)系；

如上圖（a）所示：SEL語(yǔ)言可以統(tǒng)一用（Spot Name：Info Span（Asso Name：Info Span）（Asso Name：Info Span）...）形式表示，具體地：

Spot Name：Spotting操作的Info Span的類別信息，如實(shí)體類型；

Asso Name: Associating操作的Info Span的類別信息，如關(guān)系類型、關(guān)系類型；

Info Span：Spotting或Associating操作相關(guān)的文本Span；

如上圖（b）所示：

藍(lán)色部分代表關(guān)系任務(wù)：person為實(shí)體類型Spot Name，work for為關(guān)系類型Asso Name；

紅色部分代表事件任務(wù)：start-position為事件類型Spot Name，employee為論元類型Asso Name；

黑色部分代表實(shí)體任務(wù)：organization和time為實(shí)體類型Spot Name；

上圖給出一個(gè)中文case：考察事件 為事件類型Spot Name，主角/時(shí)間/地點(diǎn) 為論元類型Asso Name。

2）SSI：結(jié)構(gòu)化模式提示器

SSI的本質(zhì)一個(gè)基于schema的prompt機(jī)制，用于控制不同的生成需求：在Text前拼接上相應(yīng)的Schema Prompt，輸出相應(yīng)的SEL結(jié)構(gòu)語(yǔ)言。

不同任務(wù)的的形式是：

實(shí)體抽?。篬spot] 實(shí)體類別 [text]

關(guān)系抽?。篬spot] 實(shí)體類別 [asso] 關(guān)系類別 [text]

事件抽?。篬spot] 事件類別 [asso] 論元類別 [text]

觀點(diǎn)抽?。篬spot] 評(píng)價(jià)維度 [asso] 觀點(diǎn)類別 [text]

下圖給出了不同任務(wù)數(shù)據(jù)集的SSI形式：

3. UIE預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)方式

本小節(jié)，我們將介紹：

1）Pre-train：如何預(yù)訓(xùn)練一個(gè)大規(guī)模的UIE模型，來(lái)捕獲不同IE任務(wù)間的通用IE能力？

2）Finetune：如何通過(guò)快速的Finetune使UIE適應(yīng)不同設(shè)置下的不同 IE 任務(wù)。

1）Pre-train：大規(guī)模異構(gòu)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練

UIE預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料主要來(lái)自Wikipedia、Wikidata和ConceptNet，構(gòu)建了3種預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)：

D_pair: 通過(guò)Wikipedia對(duì)齊Wikidata，構(gòu)建text-to-struct的平行語(yǔ)料：（SSI，Text，SEL）

D_record: 構(gòu)造只包含SEL語(yǔ)法結(jié)構(gòu)化record數(shù)據(jù)：（None，None，SEL）

D_text: 構(gòu)造無(wú)結(jié)構(gòu)的原始文本數(shù)據(jù)：（None，Text'，Text''）

針對(duì)上述數(shù)據(jù)，分別構(gòu)造3種預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，將大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)整合到一起進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練：

Text-to-Structure Pre-training：為了構(gòu)建基礎(chǔ)的文本到結(jié)構(gòu)的映射能力，對(duì)平行語(yǔ)料D_pair訓(xùn)練，同時(shí)構(gòu)建負(fù)樣本作為噪聲訓(xùn)練（引入negative schema）。

Structure Generation Pre-training：為了具備SEL語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)化能力，對(duì)D_pair數(shù)據(jù)只訓(xùn)練 UIE 的 decoder 部分。

Retrofitting Semantic Representation：為了具備基礎(chǔ)的語(yǔ)義編碼能力，對(duì)D_text數(shù)據(jù)進(jìn)行 span corruption訓(xùn)練。

最終的預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)，包含以上3部分；

2）Finetune：拒識(shí)噪聲注入的模型微調(diào)機(jī)制

為了解決自回歸Teacher-forcing的暴露偏差，構(gòu)建了拒識(shí)噪聲注入的模型微調(diào)機(jī)制：隨機(jī)采樣SEL中不存在的SpotName類別和AssoName類別，即：(SPOTNAME, [NULL]) 和 (ASSONAME, [NULL])，學(xué)會(huì)拒絕生成錯(cuò)誤結(jié)果的能力，如下圖所示：

4. UIE主要實(shí)驗(yàn)結(jié)論

1）全監(jiān)督實(shí)驗(yàn)

如上圖所示，SEL代表未經(jīng)預(yù)訓(xùn)練的UIE模型?？梢钥闯觯?/p>

1、在4類信息抽取任務(wù)、13個(gè)數(shù)據(jù)集、7大領(lǐng)域的IE任務(wù)上，UIE達(dá)到了SOTA性能；

2、對(duì)比SEL和UIE結(jié)果：異構(gòu)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練顯著地提升了 UIE 的通用信息抽取能力，具有更好的跨任務(wù)遷移能力；

2）少樣本實(shí)驗(yàn)

少樣本實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)：

1、大規(guī)模異構(gòu)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練可以學(xué)習(xí)通用的信息抽取能力，使模型具有更好小樣本學(xué)習(xí)能力。

2、當(dāng)去掉SSI結(jié)構(gòu)化模式提示器后，發(fā)現(xiàn)指標(biāo)下降，因此：結(jié)構(gòu)化抽取指令具有更好的定向遷移的能力。

3）消融實(shí)驗(yàn)

上述消融實(shí)驗(yàn)表明：基于拒識(shí)噪聲注入的模型微調(diào)機(jī)制可以有效緩解自回歸生成過(guò)程中的暴露偏差問(wèn)題。

總結(jié)與展望

本文介紹了一個(gè)統(tǒng)一的文本到結(jié)構(gòu)生成框架——UIE，可以通用建模不同的IE任務(wù)，自適應(yīng)生成有針對(duì)性的結(jié)構(gòu)，從不同的知識(shí)來(lái)源統(tǒng)一學(xué)習(xí)通用的信息抽取能力。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明UIE實(shí)現(xiàn)了在監(jiān)督和低資源下的SOTA性能，同時(shí)驗(yàn)證了其普遍性、有效性和可轉(zhuǎn)移性。

審核編輯 ：李倩