文：Sherry

今天給大家帶來的是一篇號稱可以自動建立知識圖譜的文章《Language Models are Open Knowledge Graphs》，文中提出了一個叫Match and Map（MAMA）的模型，無需人工！無需訓練！只需語料和預訓練好模型，就可以從頭建立出知識圖譜，甚至可以挖掘出人類發現不了的新關系。當Wikipedia再次邂逅BERT，知識圖譜就誕生啦！

通常來說知識圖譜的建立需要人工定義好的關系或者是實體類別，然后基于這些我們稱之為schema的骨架進行建立整個圖譜。而傳統的自動識別關系及實體的方法大都基于訓練。而MAMA就不一樣了，它就像媽媽一樣可以幫我們實現全自動圖譜建立：

• 不需要人工定義的schema，而是依靠開放實體抽取和開放關系抽取的方法去建立圖譜。

• 不需要在開放關系抽取或者實體抽取的任務上訓練，而僅僅依靠預訓練模型就可以完成建立知識圖譜的整個過程。

• 模型不針對一個單一的關系逐條分析，一次喂給MAMA整個段落，她就回報給你所有triple

到底是怎么做到的呢？

開放知識圖譜

想要建立MAMA，我們先回顧一下知識圖譜中都有哪些基本元素：（熟悉知識圖譜的同學們可以跳過這部分）知識圖譜，我們想要把大量的非結構化的知識（一般是大量的網頁及其中的文本）轉化成結構化的圖結構，那我們的基本結構中既要有知識也要有圖。目前，知識圖譜中一共儲存兩類知識：一類是實體，一般是諸如人名地名這類的名詞；另外一類是這些實體之間的關系，比如出生地，職業。有了知識，我們只需要把它建立成圖結構，那么把實體看成圖中的點，關系看成圖中的邊就可以了。開放知識圖譜一般用三元組（起始實體，關系，結束實體）來表示邊，所有邊都被以這個形式儲存之后圖譜就建立好啦。

MAMA怎樣構建圖譜呢？

要構建知識圖譜第一步是獲取基本原料：一個清洗好的語料庫和一個預訓練模型。?文中直接采用了維基百科作為語料，預訓練模型則直接用發布的模型就可以了。

接下來關鍵的一步是自動抽取三元組，也是本文的主要貢獻點。?實體抽取的技術已經相對成熟，給定一個語料中的段落，我們先用開源工具抽取出它的所有實體，來構成我們可能建立的關系候選。我們按照他們在句子中出現的順序，分為頭實體和尾實體。然后重點來了！我們利用BERT這類預訓練模型的注意力權重來提取實體間的關系。

對于一個（頭實體，尾實體）對，我們用Beam search的方法從一個頭實體出發生成一個到尾實體的序列。比如圖中從Dylan出發，以songwriter結束。對于每一位置，我們看注意力權重矩陣里attend到這個實體的這一列，并且只關注在句子中當前位置之后的token的注意力權重，選擇權重最大的下一個token加入當前序列。例子中從Dylan出發選擇了is這個token，然后重復之前的操作，下一個我們選到了songwriter，那么搜索結束，我們就得到了一個（Dylan,is, songwriter）的序列。聰明的小伙伴們已經發現了，這樣提取出來的序列不就是我們想要的三元組嗎？沒錯！我們再加上一些修修補補，MAMA就可以為我們完成構建圖譜的工作啦！

按上面這樣選出來的序列雖然可以簡要表示我們所需要的信息，但它還不是嚴格意義上的關系三元組——我們有可能提取出多個token作為關系，文中針對這個問題對關系提取加入了一些限制：

• 首先，我們只保留注意力權重和大于閾值的序列。這是為了防止BERT這類模型單純地提取出符合語言模型的序列，而不是那些對實體有特殊意義的關系。

一個反例:在閾值篩選之前，模型會從句子 Rolling Stone wrote: “No other pop song has so thoroughly challenged artistic conventions” 中抽取關系(Rolling Stone, wrote, pop song)

• 提取出來的關系必須在整個語料中出現足夠多的次數。這樣是為了防止出現一些過于細節偏門的關系。

例如 (Dylan, signed to Sam Peckinpah’s film, Pat Garrett and Billy the Kid)，這里的關系特指簽約了Sam Peckinpah的電影，非常罕見且缺乏泛化性。

• 關系序列必須是句子中出現的連續token。這樣可以防止提取出沒有意義的關系。

例如(Rolling Stone, wrote challenged, conventions)，這里wrote 和chanllanged不表示合理的關系。

現在，我們就已經可以用MAMA從語料庫中建立一個知識圖譜啦！

MAMA效果如何？

為了方便和其他方法比較，我們需要把這個開放圖譜和已有的數據集對應上。使用已經比較成熟的實體鏈接，關系映射方法就可以了。

這樣造出來的MAMA無論在準確率還是召回率上都超過了之前的方法。

除了那些可以被對應到人造數據集中的關系之外，MAMA的一大亮點在于她可以發現其他沒有被schema預先定義的關系：

圖中藍色的關系是在預定義schema中出現的部分，MAMA額外還生成了33%的新關系（黃色）。其中像Dylan和其他歌手曾經合作過，曾經是某個樂隊的成員等，這樣的信息是人工schema中所沒有的，但對于歌手來說卻是很重要。如果可以自動完善知識圖譜和schema的構建，那就解決了KG中很難窮盡所有關系的難題了。

一些評價

個人認為，MAMA的整體思想還是很新穎且值得借鑒的。但是實驗部分以及一些細節上的設置還需要更精細的設置。一大缺陷在于他沒有和其他的SOTA進行比較，效果尚未可知。總體來說，為自動化的知識圖譜構建提供了一個不錯的思路。

論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2010.11967.pdf

講解視頻：
https://www.youtube.com/watch?v=NAJOZTNkhlI&t=276s

萌屋作者：Sherry。

本科畢業于復旦數院，轉行NLP目前在加拿大滑鐵盧大學讀CS PhD。經歷了從NOIer到學數學再重回CS的轉變，卻堅信AI的未來需要更多來數學和自認知科學的理論指導。主要關注問答，信息抽取，以及有關深度模型泛化及魯棒性相關內容。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的无需人工！无需训练！构建知识图谱 BERT一下就行了！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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