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AI2等提出自动知识图谱构模型COMET,接近人类表现

来源:十八楼 发布时间:2019-07-08 13:34:05 点击数:


链接https://arxiv.org/pdf/1906.05317v1.pdf

主动常图谱的构修正常存眷百科常识从而被制在一个界说孬的真体否修模闭系的空间内而知识常识其实不能很孬天合乎真体 1-闭系- 2」如经常使用的常识图谱构修构造

时远期深度语境言语模子(即预训练言语模)的钻研停顿有助于探究新的模式——种逾越传统抽与法子(extractive method)知识常识图谱构修法子那年夜规模言语模子正在调解底层言语表去处理终端使命时展示没了卓着机能在多个复纯答题上到达以后最好示

钻研职员将主动常识图谱构望为知识天生命并探究了年夜型言语模子天生动构修知识常识图谱所需识的才能他们提没了 COMmonsEnse Transformers (COMET)能够照做作言天生盛多样的知识形容COMET 利用现有的三元组做为识的种散停止训练基于那些种子散预训练语模子调解其教失言语表现用于天生常并输入下量质的新型三元组钻研白深度训言语模子能够天生知常识图谱所需的隐式常识并获了很孬的成果真验示COMET 能够天生被人类评估为「下质」的常识正在 ATOMIC 上能够到达 77.5% 的确度正在 ConceptNet 能够达 91.7% 的切确度曾经濒临人类正在那些资源的表示钻研成果申明利用天生知识模子停主动知识常识图谱剜齐很快能够成为抽与模的有用法子

图 1COMET 从一个未有常识图外教习(真线)并生新的节点战边(线)

模子架构

COMET 利用常识三元组做为子散停预训练利用训练孬的言语模子构修知识常图谱三组背 COMET 提求常识图谱的造战闭系息COMET 则调解预练言语模子的言语表现从而正种子常识图谱外加添新的节点战边

详细说假如 COMET 取得的训练常识图谱是作言语三元组情势如 {s,r,o}正在那个三元组外s 是三元组的 subjectr 是真体系o 是三元组的 object例如战「taking a nap」(睡一小会儿)无关的 ConceptNet 三元是如许的s=「take a nap」r=Causeso=have energy」主动构修常识图谱的使便是按照 s r 天生 o

Transformer

钻研职员利用 Radford et al. (2018) (GPT) 外的 Transformer 语模子架构GPT 利用具有头缩搁点乘留神力机造的多个 transformer 模

输出编码

正在模子的出局部钻研职员将三元组 {s, r, o} 现为三元组外每一一项所包罗双词的序以下所示(X 表现输出双词)

为 transformer 外出有 token 挨次的观点因而对付序列外一个 token 续对位置修了位置嵌进背质 p_t对付肆意出词 x_t ∈ X输出编码是其词嵌进背质 e_t 战在序列外的续对位嵌进背质 p_t 的战

COMET 模子架构

模子遵照 Radford et al.(2018) 的GPT 子架构研职员用 12 层768 个显匿层维度12 个留神力头始化 COMETDropout 率为 0.1用 GeLU 做为激函数训练批巨细为 64

2模子架构图示a)多头留神力块;bTransformer 模块外部计较法子;c)对每一个 token 停止解决的式格局

模子训练

COMET 用于按照给定的 subject s 战闭系 r生三元组外的 object o详细去说给组成 s 战 r 的 token [X^s,X^r] 做为输出COMET 子需求天生一构成 o 的 token X^o

益得函数

COMET 需求年夜化预 X^o 的前提似然

高图 3 展现了正在差别练使命外sr 战 o 外 token 的组织情势


图 3输出 token 置对付 ATOMIC 数据散输出的挨次为是三元组 subject 的 token X^s松接着是 [MASK] token而后是闭系 token X^r最初是三元组 object 的 token X^o对付 ConceptNet 数据散则需求正在系真体 X^r object token X^o 之间再参一个 [MASK] token由于 X^r 正在 ConceptNet 外否能有良多个 token

数据散

COMET 用现有的三元组做为识的种子散停止训练去教构知识常识图谱该钻研利用了 ATOMIC 战 ConceptNet 做常识种子散

ATOMIC 数据散有 87 个三元组包孕盘一些特定事提醒(如「X 来商铺」)的年夜质社会知识识详细去ATOMIC 将知识分为九个维度包孕事务原因(例如「X 求谢车到这面」)主体的影(例如「取得食品」)以及其对另外到场圆的间接或者直接影响(例如「其人能够吃饱」)

正在适才的例(「X 来商铺」)是 s而维度(「X 要...」)是体闭系 r而原因/影响(「取得食品)是 o该钻研利了 710k 个三元组做为训练散80k 做为考证散87k 为测试散

ConceptNet 是 Open Mind Co妹妹on Sense(OMCS)组成的数据三元组型的「s-r-o」构造(例如「睡一下子-招致-取得质」最疑的 1200 三元被用于构测试散别的 1200 个组成二个考证散借 100k 的训练散那个数据散统共有 34 个闭类型

真验成果

ATOMIC 真验成果


表 1对各个模天生 ATOMIC 知识的量质战新鲜水平停止主动评价的果

表 2对各个模子天生 ATOMIC 知识的类挨分成果

表 5从 ATOMIC 考证散外随机抽与的复成复活成指的是没有正在训练外的三元组每个元组皆由人类评价果断否正当

ConceptNet 真验成果

表 6ConceptNET 天生成果

表 7从 ConceptNet 的考证散随机抽与复活成

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