信息抽取鲁棒性问题发现与提升
一、信息抽取任务概述
- 任务目标：从海量非结构化文本中抽取关键信息，支持知识图谱构建、互联网信息检索、智能问答系统等应用。
- 主要子任务：
- 命名实体识别（NER）：从文本中识别并分类人名、地名、机构名等实体。
- 关系抽取（RE）：在已识别实体之间抽取潜在的语义关联。
二、信息抽取技术
- 传统机器学习方法：包括HMM、MEMM、CRF等。
- 深度学习方法：使用分词、语法树等特征，并通过预训练模型如BERT进行实体识别。
三、信息抽取中的鲁棒性问题
- 深度学习模型易走捷径：模型可能依赖于特定的数据集特征而非实际语义。
- 实体覆盖比（ECR）：衡量测试集中实体在训练集中出现的程度。
- 对抗攻击：通过微小扰动使模型输出错误结果。
四、评估鲁棒性的工具
- TextFlint：提供多种文本变换，全面评估模型鲁棒性。
- 包括通用变换、领域特定变换等，涵盖文本的各个层面。
- Human评价：评估文本的合理性和语法正确性。
五、提升鲁棒性的方法
- 深度学习模型改进：如MINER，通过信息论视角优化模型。
- 利用上下文信息和实体名称等噪音信息，提高模型对新词汇的适应能力。
- 关系抽取改进：
- 远程监督方法：减少噪声数据的影响，通过注意力机制和强化学习提升性能。
总结
信息抽取任务在面对大规模文本时面临诸多挑战，特别是深度学习模型的鲁棒性问题。通过使用TextFlint等工具进行评估，并采用MINER等方法优化模型，可以显著提升信息抽取系统的鲁棒性和准确性。
