Deep Syntax-Semantics Model（2020 EMNLP）

 Improving Text Understanding via Deep Syntax-Semantics Communication

动机

Syntax-Tree model与sequential semantic model相结合，提高下游任务性能。

Introduction

句子中句法和语义的比较。相同的颜色表示相同(相似)的语义目标。

Model

多层结合模型

定义

句子$S$ = { $w_1$,…,$w_n$}，对应的sequential 表示：

树表示：

Sequential Encoder

Bi-LSTM：

Tree Encoder（TreeLSTM or GCN）

TreeLSTM：Bi-LSTM：

两个方向连接：

GCN：

$N$$（$$j$$）$表示邻居节点，取GCN最后一层的输出作为树表示：

Deep Communication Model

将Sequential encoder 和Tree encoder视为一个完整的unit。

Local Interaction

Local Interaction的动机是鼓励sequential encoder和Tree encoder 从彼此的信息传播模式中学习更多（attenton）。
首先，当前步骤$t$的sequential encoder 中的每个节点将上一时间步骤的相邻节点作为附加输入:

普通的attention：

$n$$b$$s$表示邻居
同样，Tree encoder 亦是如此：

Sentence-level Global Propagation

将 Deep Communication Model中的$h$${}^a$${}^l$${}^l$${}_i$ 更新为：
$h$${}^a$${}^l$${}^l$${}_i$ = [$h$${}^s$${}^e$${}^q$${}^{，}$${}^t$${}_i$, $h$${}^t$${}^r$${}^e$${}^e$${}^{，}$${}^t$${}_i$]
采用一个gate机制（只有输入门）进行global 传播：

上面带横线的$h$表示ungated 数值。

扫描二维码关注公众号，回复： 12559740 查看本文章

Decoding and Training

Inner - attention:

1. 如果是自然语言推理任务：
   两个句子被表示：
   
   然后输出一个概率。
2. 如果是分类任务，直接对输出softmax，取最大值作为被分类类别：
   

LOSS:交叉熵+$L_2$正则化

冷启动

为了避免冷启动训练，分别预训练独立的sequential encoder和tree encoder，然后在step 0 将它们的参数作为初始状态$h_0$。

结果

event factuality prediction（EFP）：事件真实性预测
relation classification for drug-drug interaction（Rel）：药物相互作用的关系分类
semantic role labeling （SRL）：语义角色标注

自然语言推理任务：

Ablation Study

原文用的GloVe（88.2），实验证明用预训练模型对性能有大幅度提升。