[论文解读] Latent Relation Language Models
本文提出潜在关系语言模型（LRLMs），一种通过潜在变量在词表和知识图谱中的实体跨度之间进行选择的条件语言模型。通过对外部潜在关系进行边缘化处理，LRLMs 提升了语言建模性能，并为实体链接提供了可解释的后验概率，在基于维基百科的文本生成任务中，其表现优于标准语言模型和先前的知识图谱增强方法。
In this paper, we propose Latent Relation Language Models (LRLMs), a class of language models that parameterizes the joint distribution over the words in a document and the entities that occur therein via knowledge graph relations. This model has a number of attractive properties: it not only improves language modeling performance, but is also able to annotate the posterior probability of entity spans for a given text through relations. Experiments demonstrate empirical improvements over both a word-based baseline language model and a previous approach that incorporates knowledge graph information. Qualitative analysis further demonstrates the proposed model's ability to learn to predict appropriate relations in context.
研究动机与目标
- 通过基于结构化知识图谱关系进行条件建模，提升对罕见和语义丰富的词汇的语言建模性能。
- 解决神经语言模型在低频词汇建模中因参数预算限制而产生的局限性。
- 通过将关系建模为潜在变量，实现文本生成与实体链接的联合学习。
- 为上下文中的实体跨度提供可解释的后验概率，提升下游信息抽取任务的性能。
- 证明基于关系的生成方式在性能上优于仅基于词或固定关系的基线模型。
提出的方法
- LRLMs 建模联合概率 P(X, Z | C)，其中 X 为文本，Z 为关系-实体跨度的潜在序列，C 为来自知识图谱的上下文。
- 模型使用潜在预测网络（LPNs）联合训练词的生成与知识图谱中关系的选择。
- 通过词表和从知识图谱关系中派生的实体跨度的混合生成文本，选择由潜在变量决定。
- 对潜在变量 Z 进行边缘化处理，使模型在训练和推理过程中能够高效考虑所有可能的实体跨度及其关联关系。
- 模型基于以主题实体 s 为中心的知识图谱子图进行条件建模，直接提取与 s 直接相关的关联关系和对象。
- 计算关系的后验概率，并用于解释模型在上下文中认为最合适的关联关系。
实验结果
研究问题
- RQ1将语言模型基于知识图谱关系进行条件建模，是否能提升开放词汇语言建模任务的性能？
- RQ2与固定关系或非潜在方法相比，使用潜在变量进行关系选择对困惑度和生成质量有何影响？
- RQ3潜在关系的后验概率在多大程度上可被解释为可靠的实体链接预测？
- RQ4模型通过关系生成的能力是否能提升对罕见或低频词汇的生成性能？
- RQ5模型性能在多大程度上随可用知识图谱关系的丰富程度而提升？
主要发现
- LRLMs 在困惑度上优于标准词级语言模型和先前的知识图谱增强模型（NKLM），在语言建模方面展现出实证性能提升。
- 随着可用关系数量的增加，模型性能提升更显著，表明其对更丰富知识源具有更好的可扩展性。
- 潜在关系的后验概率与人类直觉一致，高概率关系对应于上下文中语义合理的实体提及。
- 在定性分析中，模型能正确选择如 'United States' 的 <origin> 关系，以及 Madonna 歌曲 'Sorry' 的 <lyrics by> 关系，体现上下文理解能力。
- 对于常见短语如 'the United States'，模型通常默认使用词级生成，但在合适情境下仍能利用基于关系的生成。
- 对潜在变量的边缘化处理有助于在高歧义场景下区分多个候选实体和关系。
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