论文笔记《Knowledge Enhanced Contextual Word Representations》-程序员宅基地
Motivition
作者的出发点有几个：
- 尽管BERT这种预训练模型取得了state-of-art的成绩。但是、因为他们没有包含真实世界的实体，所以导致这些模型也很难覆盖真实世界的知识。
没有实体没有知识怎么办呢？Knowledge bases、知识库有。 - 知识库不仅拥有丰富的高质量、人类产生的知识，而且他们包含与原始文本中互补的信息，还能够编码事实性的知识。所以用知识库可以解决因不频繁出现但是常识的mention或者长距离依赖造成的难以学习选择偏好的问题
一些解释
- 实体(Entity)：知识库中完整定义的，唯一存在的条目，每一个实体都可以看作是指代它的名词短语或代词构成的集合
例：(巴拉克－奥巴马={美国总统,奥巴马,第44任美国总统,他})。 - 指称(mention)：实体在自然语言文本中的别名或另一种指代形式。
例：美国总统（名词词组）、奥巴马（命名实体）、第44任美国总统、他（代词）等。 - 选择偏好(Selectional Preference)：动词的倾向性。谓语（Predicate）对其论元（Argument）是有一定选择倾向性的，不是什么词语都可以通过简单排列组合进行搭配的。[百度百科]
KnowBert
KAR
关键思想
关键思想：在输入文本中显式建模实体跨度(Entity spans)，并使用实体链接器(Entity Linker)从KB中检测mention、检索相关的实体嵌入(Entity embeddings)，以形成知识增强的实体跨度表示形式。然后使用word-to-entity attention将单词的表示重新上下文化，以携带全部的实体信息。
优点
- 不针对特定任务，可以fine-tune
- 轻量，增加了少量的参数和运行时间
- 便于融合其他KB
方法
1、他人工作：从KB中检测mention、检索相关的实体嵌入(Entity embeddings）
输入：文本
输出：候选实体列表 C C C与之对应的先验概率
例: Prince sang Purple Rain, she …
[Prince] sang [Purple [Rain]]，[she]…
检测mention的方法是2017年的共指消解文章中提及的方法，这里就不展开介绍了，作者也是拿来直接用。2017年的文章做了这两个事情，1、mention检测。2、共指消解。举个例子，输入文本Prince sang Purple Rain, she …，通过mention检测可以获得[Prince] sang [Purple [Rain]]，[she]，这几个mention，然而这句话当中，Prince和she共同指代同一个实体，那在传统的embedding方式中这个Prince和she的编码可能不太一致，共指消解的目的就是消除这样的不一致。
至于检索相关的实体，作者使用的是基于规则的方式，也是前人的工作。
Entity embeddings呢，对于不同的数据库作者的做法不完全一致，作者使用三类数据库中的知识，对于图结构的数据库，作者使用了2019年知识图谱embedding的最新工作获得实体嵌入，对于仅有实体元数据的数据库，作者在实验部分介绍到他们使用doc2vec的方式直接从Wikipedia描述中学习Wikipedia页面标题的300维嵌入。两种融合在一起的数据库作者也介绍了他们使用的方法。
总之，在本文中，输入一段文本，作者可以检测其中的mention，检索获得对应的Entity Embedding列表，同时也获得实体对应的先验概率。这些是不参与训练的。
KAR
KAR插入在BERT层间， H i H_i Hi
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