這是一篇關于實體關系聯合抽取的工作。關于現有的聯合抽取工作，作者提出了兩點不足之處:

Feature Confusiong: 用于同樣的特征表示進行NER和RE(關系分類)兩項任務，可能會對模型的學習造成誤解；

現有的基于Table-Filling方法去完成聯合抽取的工作，會將表結構轉化成一個序列結構，這樣導致丟失了重要的結構信息。

因此本文的工作有以下特點:

針對NER和RE,分別學習出不同的序列表示(sequence representations)和表格表示(table representations); 這兩種表示能分別捕獲任務相關的信息，同時作者還涉及了一種機制使他們彼此交互；

保持表格的結構，通過神經網絡結構來捕捉二維表格中的結構信息；同時，引入BERT中的attention權重，進行表格中元素表示的學習。

模型的核心部分包括以下模塊：

Text Embedding: 對于一個輸入的包含n個words的句子，其詞向量、字符向量和BERT詞向量的共同構成了每個word的表示。

Table Encoder: 目標在于學出 N×N 表格下的向量表示，表格第i行第j列的向量表示，與句子中的第i個和第j個詞相對應，如Figure1所示。文中使用基于GRU結構的MD-RNN(多維RNN)作為Text Encoder，在更新表格中當前cell的信息時，通過MDRNN融合其上下左右四個方向上的信息，從而利用了表格的結構特點；同時引入當前cell所對應的兩個詞在Sequence Encoder下的表示，使得Table Encoder和Sequence Encoder之間發生信息的交流；

Sequence Encoder: Sequence Encoder的結構與Transformer類似，不同之處在于將Transformer中的scaled dot-product attention 替換為文中提出的 table-guided attention。具體地，將Transformer中計算Q,K之間分值的過程直接替換為對應兩個word在table中對應的向量：

由于 T_ij 融合了四個方向上的信息，能夠更加充分的捕捉上下文信息以及詞與詞之間的關系，同時也使Table Encoder和Sequence Encoder之間產生了雙向的信息交流。

Exploit Pre-trained Attention Weights: Text Embeddings部分有用到BERT，因此將BERT中各個層上多頭attention每個頭上的atention權重堆疊起來，得到張量T l ∈ R N × N × ( L l × A l ) T^{l} in mathbb{R}^{N imes N imes (L^l imes A^l)} T和 Text Embedding中每個詞的表示，來構成Table的初始輸入：

作者通過在不同數據集上的實驗證明了模型的有效性，并通過消融實驗進行了相關的分析。

責任編輯：xj

原文標題：【EMNLP2020】用填表的方式進行實體關系聯合抽取

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