案例精析—2021语言与智能技术竞赛：多形态信息抽取任务

案例精析—2021语言与智能技术竞赛：多形态信息抽取任务

总结

• 文章来源：CSDN_LawsonAbs
• LawsonAbs的认知与思考，望各位读者审慎阅读。
• 本文可以看做是2021语言与智能技术竞赛：多形态信息抽取任务比赛过程的一个记录。

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1 百度Baseline

百度baseline是使用paddle 写的，主要的思想是一个多层的指针网络。

1.1 关于 predicate2id.json 文件

这里针对 predicate = 配音这个就生成了如下两个 predicate 值：
配音_inwork， 配音_@value。 因为这是一个复杂的结构体，而不能简单的抽取配音就可以了。

1.2 在运行 run_duie.py 脚本时，出现如下的界面？是什么问题？

没找到是什么原因。惨！

2. 2020年的冠军解决方案

采用创新技术方案，把实体抽取任务分为主语抽取、宾语抽取和关系分类三个步骤，输出层采用机器阅读理解中的指针网络作为基本结构，有效解决了实体进行两两匹配带来的大量负样本问题，训练效果大大提升，最终取得了第一名的成绩。

3 Baseline 的错误样例分析

这些问题来源于 error case 分析

3.1 text 没有有效的分隔符（猜测）

预测结果：

这里预测结果较差，主要有两个原因：

• 因为text 间没有有效的分隔符，
• baseline 中的是 将subject 和 object 全部组合在一起，

2 噪音数据

模型能够预测出来，但是dev_train.json 中却没有给出正确的来。

上面这条数据是不是有点儿问题？ 只是标注了一个西班牙语，怎么就变成了官方语言？

针对上面这条数据，我想采取一个分阶段训练的方法：

• 第一阶段大致训练一个模型
• 第二阶段开始精致调参，丢弃loss超过一定范围的数据。要保证每条数据都能被完全充分的利用

这种数据标注情况非常常见，所以一定要使用修改后的train数据来训练，否则会很影响训练效果

3.3 少字导致错误

如下面所示： 因为预测的是情人，而正确的是情人节，导致出现错误。

这个里面还有一个就是@xxx 竟然也被预测出来了。

3.4 遗漏数据

训练好的模型有很多遗漏，这里简单展示一下：

观察这么多的数据，发现原因是无法预测潜在的关系

其实模型并不知道 孙，子 的差别，它们的embedding 甚至都很相似，所以就会产生下面这种错误。

其它

这里的数字都预测错误了

隔这么远都能预测，但是预测的都是错误的，肯定是有某些数据导致产生这种问题。

遗漏的有1w条（recall很低），（即使除去官方数据中的错误标注）precision也不是很高。

3.4 我的想法

3.4.1 噪音数据处理（未实现）

将空格，替换成[sep]，或者是其它特殊字符。

3.4.2 数据迭代（未实现）

当前的模型根本是理解不了语义的，所以我认为一切的问题都是数据的问题，如果能利用好所有的正确数据，而规避错误数据集，再采用迭代训练的方式来解决这个问题。

3.4.3 dropout（未实现）

能不能 dropout 掉所有无用的数据？

4 疑问

4.1 怎么根据生成的标签，匹配出一组？

将匹配出来的subject 和 object 循环匹配即可，所以这种匹配方式可能会导致出现冗余。冗余情形如下：

4.2 如何根据predicate 的label生成最后的结果？

这个是写在baseline utils.py 下 的decoding 函数中。

5 团队方案

基于之前的冠军方案，下面介绍一下我们的方案

5.1 模型结构

总体是一个 pipeline 的方式：

• step 1. 先预测subject 【NER问题】
• setp 2. 再预测上述subject 下的所有 object 【NER 问题】
• step 3. 使用上述 subject 和 object 得到的元组，去预测二者的关系类别 【分类问题】

样例解释：

• 先预测出宇文娥英，
• 再在宇文娥英 的基础上，预测出杨丽华和 周宣帝
• 再将宇文娥英+杨丽华 => 母亲， 宇文娥英+周宣帝 => 父亲

5.2 模型效果

precision 和 recall都很低 ，说明模型遗漏了基础要点。

5.3 模型预测结果错误样例分析

5.3.1 subject 预测的成功率不高（待解决）

单独运行 预测subject 的效果，发现其效果并不好

5.3.2 英文字符间的空格被分开了导致出错（待解决）

5.3.3 因为字不在vocab库导致出错（已解决）

5.4 改进方案

• 使用subject和object预测relation时，加O 类。（加一部分噪音数据构造O类） 【2021-4-11】
• 模型加CRF 【2021-4-11】
• 模型加入scheduler 参数 【2021-04-18】
• pu learning 【2021-04-18】
• 数据迭代【2021-04-25】
• 梯度累积【2021-04-25】
• 在训练模型时使用 Sampler 【2021-04-25】

5.5 其它优化方案

• 降低batch中的数据集大小