指代消解模型浅析_指代消解query

本文主要根据以下几个方面进行阐述：
01 指代消解主流模型
02 模型分析
03 数据集介绍
04 模型调研结果及调试过程记录

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01 指代消解的主流模型

指代消解任务再OntoNotes数据集上的刷榜记录

16年Clark等人发表 《Improving Coreference Resolution by Learning Entity-Level Distributed Representations》
论文下载：https://arxiv.org/abs/1606.01323
该文章使用4个深度学习模块实现指代消解，分别是实体表述对Encoder，实体对Encoder，表述排序模型和实体排序模型。

17年Lee等人发表 《End-to-end Neural Coreference Resolution》
论文下载：https://arxiv.org/abs/1707.07045
该文章使用端到端的神经网络模型实现指代消解，在不需要语法分析和命名实体识别的情况下，表现超过了之前的所有模型的效果，这篇文章是后面模型发展的baseline模型，包括最后结果的对比都是根据这个模型来进行比对的。

18年还是Lee等人发表 《Higher-order Coreference Resolution with Coarse-to-fine Inference》
论文下载：https://arxiv.org/abs/1804.05392v1
该文章是在之前发表的《End-to-end…》论文基础上对做了些许改进（一阶模型变成高阶模型）

19年用bert做指代消解 《BERT for Coreference Resolution: Baselines and Analysis》
论文下载：https://arxiv.org/abs/1908.09091
上文也说了就是用 Transformer的Encoder 替换 Bi-LSTM+attention 的方法，就是简单的将原来的句子向量使用Bert进行编码，当时受限与长度的问题，文章统一使用滑窗进行处理超长的文本。

19年之后还出了 Spanbert 来做指代消解 《SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans》
论文下载：https://arxiv.org/abs/1907.10529v2
只是使用spanbert了，spanbert和Bert在预训练阶段是对两个子任务上面的差异LML和NSP，spanbert在边界预测方面的效果比Bert要好。

2020年新出了一种准确且可扩展的解决指代消解任务《Coreference Resolution as Query-based Span Prediction》
论文下载：https://arxiv.org/abs/1911.01746
主要有以下的优势：span prediction策略在mention proposal stage具有很强的灵活性，可以检索出遗漏的mention；在MRC 框架下，用query明确地去encoding the mention和它的context，这样的cues embedded能够深入透彻的理解coreferent mention的context；大量现有的MRC数据集可用于数据增强，以提高模型的泛化能力

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02 模型分析

主要对：
End-to-end Neural Coreference Resolution
Coreference Resolution as Query-based Span Prediction
这两个模型进行分析

第一个模型 End-to-end Neural Coreference Resolution：
想法 ：通过考虑文档中所有的span【 文本中的子串/短语 】以及学习每个span的可能的指代。
方法 ：通过计算span本身embedding表示和span边界的头注意力机制
训练目标 ：配合上剪枝，训练得到在共指簇中可能性最大的指代的span
实验表现：在ontonote5.0上F1提升1.5，集成5个的小技巧后，F1提升3.1
算法的流程如下：

第二个模型Coreference Resolution as Query-based Span Prediction

比如这个句子： _ / 北京大学 ，简称 北大 ，成立之初为中国最高学府。中华民国建立后，校名改为 北京大学校 ，后又改名为 国立北京大学 。 她 现有六个校区。/ _

过去的共指消解模型大都分为两个步骤处理：

• 首先考虑文本中所有限定长度的文段，挑出其中可能成为共指词的那部分（称为候选指称）；
• 再按照寻找前驱的方法找到下一个共指词（比如当然已经找到的共指词有{北京大学校、国立北京大学、她}，那么下一个前驱共指词就是“北大”，再下一个就是“北京大学”）。

然而，这种做法有两个问题：

• 在任务层面，第一步被遗漏的共指词就会被永远遗漏，造成错误传递，比如漏选了“北大”之后，它就永远没有机会被选为共指词了；
• 在算法层面，这些模型通常给一对指称打分，然后根据得分大小判断是否这一对指称共指，这就忽略了显式的上下文信息。
  用问答（QA）的方式进行共指消解：
  首先，我们还是提取出一些候选指称，但是之后，我们对每个指称， 将它所在的句子作为问题 ， 将整个文本作为上下文 ，把二者拼接起来，通过一个 问答模型 抽取整个文本中 该指称 的所有的共指词。
  模型的主要框架：
  

该模型由一个 指称提取模块 和一个 指称链接模块 组成，前者从原始文本中提取出所有可能的指称，后者将指称聚类为共指词。

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03 数据集介绍

目前主要的数据集ontoNotes_Release_5.0
并且官方给出了如何处理数据集 http://cemantix.org/data/ontonotes.html
整理好的数据集如下：

bc/cctv/00/cctv_0001   0    0           WW    NNP  (TOP(NP(NP(NP*   -   -   -   Speaker#1   (WORK_OF_ART*      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0    1           II    NNP               *   -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0    2    Landmarks   NNPS               *)  -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0    3           on     IN            (PP*   -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0    4          the     DT         (NP(NP*   -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0    5        Great    NNP               *   -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0    6        Earth    NNP               *)  -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0    7           of     IN            (PP*   -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0    8        China    NNP        (NP*)))))  -   -   -   Speaker#1               *    (59)
bc/cctv/00/cctv_0001   0    9            :      ,               *   -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0   10      Eternal     JJ         (NP(NP*   -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0   11     Memories   NNPS               *)  -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0   12           of     IN            (PP*   -   -   -   Speaker#1               *      -
bc/cctv/00/cctv_0001   0   13      Taihang    NNP            (NP*   -   -   -   Speaker#1               *    (74
bc/cctv/00/cctv_0001   0   14     Mountain    NNP           *)))))  -   -   -   Speaker#1               *)    74)
1
2
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15

最后一个字段就是指代的span。
数据处理的具体流程可以参照：https://blog.csdn.net/weixin_44912159/article/details/105692082

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04 模型调研结果及调试过程记录

这个阶段主要调试的模型：
End-to-end Neural Coreference Resolution
可以参考的代码：
https://github.com/shayneobrien/coreference-resolution 以及
https://github.com/fastnlp/fastNLP/tree/master/reproduction/coreference_resolution
其中
第一个项目代码，训练的过程中F1标签的值一直为0，原因是项目代码有bug，后期作者也没有再继续维护了。
第二个项目代码，能够成功的运行成功。训练的结果如下图所示：

f score的得分和论文的相差不远62.2%，需要2537M的GPU，耗时24小时。该模型作者发布时，最好的得分是67%。

Coreference Resolution as Query-based Span Prediction
参考的项目代码：
https://github.com/stepperL/CorefQA-pytorch
以及
https://github.com/ShannonAI/CorefQA
自己在debug pytorch版本的过程中发现复现的几个bug,主要是复现的代码需要V100勉强跑通，原论文的代码是在TPU V2-4上面训练以及推理的，可想所需资源的大小，在自己debug的过程，把能减少的参数降至最低，依然无法跑通，曾尝试过：多卡GPU训练，CPU训练。程序上的bug主要体现在，不支持GPU的多卡实现，单卡又需要超过32G的内存的刚需。需要消耗如此多的内存主要是在，进行mention linking阶段需要多次加载Bert模型，并且又Bert模型的串联情况，以及多个mention之间计算复杂度原本是O(k^2)，
虽然作者再这部分有优化，但是依然还是很大的计算量。假设一篇文章有5000个字，200个句子，假设有潜在为指代消解的实体有50000个，那么在做实体连接判断不同实体之间是否存在链接关系，那么这部分的计算就有50000^2个，即使后面作者能发布2.0支持GPU上多卡的训练，最后的模型训练以及推理，乃至后期模型部署，需要的资源也是相当大的。

以上都是自己的理解，如有错误，尽情指出，留言联系我。