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【大语言模型】ACL2024论文-28 TTM-RE: 增强记忆的文档级关系抽取

本文提出了TTM-RE，一种新颖的方法，它通过集成可训练的记忆模块（Token Turing Machine）和鲁棒的损失函数来解决文档级关系抽取问题。这种方法特别针对大规模、噪声多的训练数据，通过实验表明，TTM-RE在ReDocRED基准数据集上实现了最先进的性能，绝对F1分数提高了超过3%。
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研究背景

文档级关系抽取的目标是在文档中识别并分类两个实体之间的关系。以往的方法在利用大规模、不同噪声水平的训练数据方面效果不佳。例如，在ReDocRED基准数据集中，使用大规模、低质量的远程监督训练数据训练出的状态最先进的方法，通常并不比仅使用小型、高质量的人工标注训练数据训练出的方法表现得更好。

问题与挑战

文档级关系抽取面临的挑战包括标签不平衡、文档中可能的实体对组合数量呈二次方增长等。此外，如何有效利用大规模的远程标注数据也是一个挑战。

如何解决

TTM-RE通过引入Token Turing Machine（TTM）记忆模块和针对正-未标记设置的噪声鲁棒损失函数来解决上述问题。TTM能够存储和处理输入实体，输出记忆增强的实体表示，用于关系分类。

创新点

提出了TTM-RE，首个记忆增强的文档级关系抽取模型。
通过结合伪实体，显著提升了下游关系分类性能。
在极端未标记设置下，TTM-RE的性能超过了之前的最佳方法。

算法模型

TTM-RE的核心是Token Turing Machine（TTM），它包含一个可训练的记忆模块。记忆模块处理输入实体，并输出到关系分类器。模型还采用了噪声鲁棒损失函数（SSR-PU），适用于正-未标记学习设置。
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实验效果

在ReDocRED数据集上，TTM-RE实现了最先进的性能，F1分数提高了超过3%。
在ChemDisGene数据集上，TTM-RE在生物医学领域也表现出色，F1分数提高了5%。
在极端未标记设置下，TTM-RE的F1分数比之前的最佳方法提高了12%。

推荐阅读指数：★★★★☆

后记

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