[论文解读] Speaker-Oriented Latent Structures for Dialogue-Based Relation Extraction
本文提出SOLS，一种面向说话人的潜在结构模型，用于对话式关系抽取，通过显式捕捉跨话语关系并利用说话人特定正则化缓解信息稀疏问题。通过学习超越话语边界的潜在结构并强调说话人相关的线索，SOLS在三个公开数据集上实现了最先进性能。
Dialogue-based relation extraction (DiaRE) aims to detect the structural information from unstructured utterances in dialogues. Existing relation extraction models may be unsatisfactory under such a conversational setting, due to the entangled logic and information sparsity issues in utterances involving multiple speakers. To this end, we introduce SOLS, a novel model which can explicitly induce speaker-oriented latent structures for better DiaRE. Specifically, we learn latent structures to capture the relationships among tokens beyond the utterance boundaries, alleviating the entangled logic issue. During the learning process, our speaker-specific regularization method progressively highlights speaker-related key clues and erases the irrelevant ones, alleviating the information sparsity issue. Experiments on three public datasets demonstrate the effectiveness of our proposed approach.
研究动机与目标
- 为解决多说话人话语中因话语纠缠逻辑和信息稀疏性导致的对话式关系抽取（DiaRE）问题。
- 显式建模跨越多个话语的词语间关系，提升对话中的结构理解能力。
- 通过在训练过程中逐步突出说话人相关的关键线索，缓解信息稀疏性。
- 开发一种正则化机制，以增强说话人特定的相关性并抑制无关信息。
- 在多个公开对话数据集上验证面向说话人的潜在结构的有效性。
提出的方法
- 该模型学习潜在结构，以捕捉跨越话语边界的依赖关系，超越单个话语的范围，建模对话级关系。
- 引入一种说话人特定的正则化方法，在训练过程中强调与每位说话人相关的标记并抑制无关标记。
- 潜在结构学习组件建模不同说话人和话语之间词语的长距离依赖关系。
- 将说话人身份作为上下文信号整合，以引导注意力和表示学习过程。
- 训练目标结合标准关系抽取损失与面向说话人的正则化，以提升关键线索检测能力。
- 模型在对话数据上端到端训练，注意力机制经过调整以处理多说话人上下文。
实验结果
研究问题
- RQ1建模跨话语关系是否能提升多说话人对话中的关系抽取性能？
- RQ2说话人特定正则化如何影响信息稀疏话语中相关线索的检测？
- RQ3面向说话人的潜在结构在多大程度上减少了对话式关系抽取中的逻辑纠缠？
- RQ4所提出方法是否在标准DiaRE基准上优于现有模型？
- RQ5该模型在具有不同说话人动态的多样化对话数据集上是否具备鲁棒性？
主要发现
- SOLS在三个公开对话式关系抽取数据集上达到最先进性能。
- 通过显式建模超越话语边界的关联关系，该模型显著降低了逻辑纠缠的影响。
- 说话人特定正则化通过在训练期间突出说话人相关标记，有效缓解了信息稀疏性。
- 消融实验确认，潜在结构学习与说话人正则化组件均对性能提升有贡献。
- 该模型在多样化对话设置中表现出一致的性能提升，表明其具备强大的泛化能力。
- 定量结果表明，F1得分相比基线模型有可测量的提升，证实了所提方法的有效性。
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