斯坦福知识图谱课程 | 自监督实体识别与消歧

斯坦福知识图谱课程介绍了一个名为”Bootleg”的自监督实体识别模型,旨在降低对稀有实体的消歧困难。视频中提到,通过使用结构和类型信息,模型可以学习到实体之间的关系和模式,从而提高对稀有实体的识别准确性。视频还介绍了一些训练技巧和评估结果,证明了Bootleg模型在尾部实体消歧方面的性能优势。

自监督实体识别与消歧这是一个关于斯坦福知识图谱课程第4周内容的视频。今天的讲座主要关注从结构化数据中创建知识图谱的过程中出现的问题,包括模式映射、记录链接和数据清理。演讲者Lauren Orr将分享自监督实体消歧的知识,以减少人力投入。Mayan Kejriwal将介绍Web规模知识中的实体解析,并展示知识图谱的大图景以及其中的步骤。

罕见实体挑战与尾部实体高性能:斯坦福知识图谱课程讲述了在标准训练数据中很少或根本没有的罕见实体的挑战。传统系统依赖于文本上下文来消除这些罕见实体的歧义,但由于缺乏文本数据,这变得非常困难。标准基线模型通常使用语言模型(如bert)来进行消歧,但这些模型主要是基于记忆文本提示,对罕见实体不够有效。作者介绍了一种通过使用微妙的推理模式来实现尾部实体高性能的方法,而不依赖于文本记忆。这种方法可以获得约40个F1点的准确性提升。

知识图谱与微妙推理线索:斯坦福知识图谱课程讲述了知识图谱和类型信息在解决实体问题中的应用。首先介绍了候选人生成和实体配置文件提取的过程,然后详细讲解了如何识别微妙的推理线索来消除实体的歧义。最后指出了这些模式的挑战在于缺乏概括性。

知识图谱与类型模式的重要性:斯坦福知识图谱课程讨论了知识图和类型模式在解决稀有实体问题中的重要性。知识图关系和类型模式是一种高度区分的信号,可以帮助我们识别独特的实体,但不能概括。例如,通过推理人们有身高,可以解决关于人的问题。这些信号在一个层次结构中存在,可以帮助我们缩小范围并确定正确的答案。此外,研究发现,约22%的实体之间存在着超过100次的关系。

维基百科数据学习模式:斯坦福知识图谱课程介绍了如何利用标准的维基百科数据来学习模式,并了解模式的普遍性。视频中提到,公斤关系在层次结构的中间,类型模式在顶部。在实体有效载荷中,我们提取了每个实体的嵌入表示,并通过这些表示来学习模式。这种方法使得信号能够从流行的实体传递到稀有的实体,帮助我们的模型学习各种信号的模式。

实体嵌入和模型工作流程:在斯坦福知识图谱课程中,视频介绍了如何将实体嵌入存储在模型中,并详细解释了模型的工作流程。视频提到了一种称为kg模块的特殊技巧,它允许模型利用知识图谱中的关系。这个模块可以推理出如果一个实体是正确答案,那么与之相关的实体也很可能是正确答案。最后,视频还讨论了模型的训练技巧和如何通过训练集优化模型。

信号在层次结构中的作用:斯坦福知识图谱课程介绍了信号在层次结构中的作用,以及如何通过实体嵌入来提高模型的辨识能力。训练过程依赖于这一辨识能力,如果不采取预防措施,模型将完全依赖实体嵌入。为了避免这种情况,我们对实体嵌入进行了正则化,使得模型在稀有实体上学到更多信息。此外,我们还介绍了自我监督的训练方式,通过利用维基百科的互连信息来自动标记训练数据。

维基百科页面训练数据标注:斯坦福知识图谱课程介绍了使用维基百科页面作为训练数据进行数据标注的方法。通过手动对维基百科页面进行注释,形成训练数据,用于消除歧义。同时还利用标准的维基数据提取结构化元数据,并形成实体配置文件。这种方法不仅简单易用,还能轻松扩展到其他语言。此外,还介绍了使用弱监督技术对训练数据进行自动标记的方法,从而提升模型性能。

稀有实体的研究:斯坦福知识图谱课程介绍了稀有实体的研究。首先,作者对比了一个标准的最先进的基准实验和他们的模型,证明他们的模型在标准实体上表现出色。然而,真正有趣的是对于稀有实体,他们的模型比基线模型好了40分。此外,作者还发现标准的评估指标可能会出现误导,因为它们常常偏向流行实体。最后,作者还研究了实体嵌入在关系提取任务中的应用。

Bootleg模型的关系预测:斯坦福知识图谱课程介绍了Bootleg模型的目标是预测给定句子中的主客体之间的关系。通过与其他模型进行比较,证明了Bootleg在提取关系方面的优势。另外,Bootleg还对实体进行消歧和关系提取,展示了其在知识图谱中的应用潜力。最后,还提到了Bootleg的开源性和它在提高尾部性能方面的工作。

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