新智元报道
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【新智元导读】近日，来自海德堡大学的研究人员推出了图语言模型 (GLM)，将语言模型的语言能力和知识图谱的结构化知识，统一到了同一种模型之中。
语言模型（LM）的成功似乎掩盖了旁人的光辉。
比如知识图谱（knowledge graph，KG），这个整合了实体关系的结构化知识库。
通常来说，语言模型代表了语言能力，而知识图谱蕴含了结构信息。
长期以来，对于KG的利用大致可以分为两类：
第一类是将KG线性化后嵌入LM，这种做法并不能充分利用其结构信息；
第二类是使用图神经网络 (GNN) 来保留图结构，但GNN无法表示文本特征，也无法与LM的预训练特征结合。
——有没有办法结合二者的优点，既保留预训练LM的能力，又充分利用KG来增强模型对于图概念和三元组的理解？
当然有，不然小编就不会写，那就是来自海德堡大学的研究人员推出的图语言模型 (GLM)。
论文地址：https:///2024.acl-long.245.pdf
GLM集成了两种方法的优势并弥补了它们的缺点。
作者使用预训练LM来初始化GLM的参数，同时又设计新的架构来促进有效知识分配，这使得GLM能够同时处理图和文本信息。
下表展示了对关系分类任务的实证评估结果，在这些较为复杂的任务中，模型需要对来自文本和图的互补输入进行推理，还需要推断不存在于文本中的信息。
数据表明，GLM在监督和零样本测试中，超越了基于LM和GNN的基线。
此外，通过线性探测实验，作者还证明了GLM的架构变化与原始LM权重高度兼容。
图语言模型
KG擅长明确地表示多种关系，一般使用三元组的形式：节点是实体，边代表它们之间的关系，以下将这类复杂的结构统称为GoT。
为了有效地使用GoT，我们需要对其组件进行有意义的编码。
上面提到了利用语言模型和GNN的问题，本质上来说，两种结构由不同的基本原理驱动，LM利用语义编码，而GNN执行结构推理。
融合
在图语言模型的设计中，作者通过文本和结构信息的早期融合来解决这个问题。
首先是使用LM现成的参数来初始化——一方面是保留预训练的能力，另一方面是从头训练太贵了。
通过对LM的自注意力模块进行一些非侵入性的更改，将LM转换为Graph Transformers（GT），同时保持与其预训练参数的兼容性。
在对图进行编码时，LM用来处理三元组线性组织的文本信息，而GT则沿着图结构聚合信息。
因此，GLM继承了LM对三元组的文本理解，而其中的GT模块允许直接执行结构推理，无需额外的GNN层。
重要的是，文本序列可以看作一种特殊类型的图，在GLM中的处理模式与原始LM相同。
Graph Transformer的设计
Self-Attention中的Attention可以写成
除了熟悉的Q、K、V， Bp表示位置编码，而M为mask矩阵。
在Transformer中，位置编码 (PE) 用于通知语言模型文本中token的顺序。
包括绝对PE（对token的绝对位置进行编码）和相对PE（token对之间的相对位置），绝对PE通常加在输入序列里面。
相对PE为每个可能的距离学习一个标量：
对于GT来说，定义图中节点或边的绝对位置并不简单。因此，本文采用相对PE。
给定图中的有向非循环路径，我们可以将路径上任意一对节点之间的距离定义为节点之间的跳数，也就获得了相对距离（PE）。
M（mask）矩阵
在普通Transformer中，自注意力是针对输入中所有可能的标记对进行计算的。
相比之下，GNN中的节点通常只关注相邻节点，更远的节点之间的信息必须跨多个GNN层传播。
对于图来说，这种稀疏消息传递方法有时是首选，因为在大多数图中，邻域大小随着半径的增加呈指数增长。
因此，在GT中引入图先验可能是有益的，比如只在局部邻域计算自注意力（M中相连的节点对应设置为0）。
另一方面，事实证明，图的全局视图可以实现高效、远程的信息流。所以作者搞了两个版本：本地GLM和全局GLM。
如上图所示，G2G的连接就属于全局视野，本地GLM不处理这种关系。
在本地GLM中，自注意力机制仅限于来自同一三元组的token，而外部所有token的注意力都设置为 0（因此也不需要PE）。
尽管如此，因为属于一个概念的token可以由多个三元组共享，所以消息可以通过图跨多个层传播（类似于GNN中的标准消息传递）。
所以即使非相邻节点没有直接连接，仍然可以通过消息传递共享信息。
比如，在第一个本地GLM层中，「狗」通过三元组「黑色贵宾犬是一只狗」和「狗是一种动物」来表示。那么，在第二层中，「动物」的表示会受到「黑色贵宾犬」的影响，尽管两者之间没有直接联系。
另外，研究人员还形式化了全局GLM，（对标自注意力）可以将任何节点连接到每个其他节点。这种形式需要为任意token对设置PE，包括那些不在同一三元组中出现的token。
为此，全局GLM引入了新的图到图（G2G）相对位置。LM中没有学习G2G连接的参数，因此这里使用相对位置（ +∞ ）来初始化参数，表示相应的token出现在文本段落中很远的地方。
预处理
GT架构引入了图先验，而LM的参数初始化赋予了其语言理解能力。
对模型进行修改的整体思想是，三元组应该尽可能地类似于自然语言，以使LM能够学习，而图推理应该通过消息传递来工作。
类似于LM分词器将文本转换为词表中的向量，GoT也需要同样的处理以便GLM可以像LM那样处理图。
为了实现这一点，研究人员首先将GoT转换为Levi图，用包含关系名称作为文本特征的节点替换每条边，并将新节点连接到原始边的头部和尾部，保留原始边的方向。
接下来，将每个节点拆分为多个节点，每个新节点对应单个token，建立新的边连接相邻节点，保留原来的方向。
在这种表示中，每个三元组都表示为一个token序列，就像标准LM一样。
位置编码
如前所述，使用token对之间的相对位置进行编码，——只需将三元组视为一段文本，并计算该文本中的token距离。
请注意，转换后GoT的token序列，不一定与输入三元组的token序列完全相同。这里单独对Levi图中的每个节点进行标记，以确保多个三元组共享概念的一致。
当token不属于同一个三元组时，为了确定这些token对之间的距离，之前的工作考虑了它们之间的最短路径的长度。
然而，这中PE对于LM来说并不自然，因为如果在最短路径中以错误的方向遍历，三元组将以相反的顺序出现。
因此，本文省略了不具有结构信息的token之间的PE，使用局部 (ℓGLM) 和全局 (gGLM)。
实验结果
作者在两个关系（标签）分类实验中评估了GLM嵌入GoT的能力（对哪个关系属于给定的头实体和尾实体进行分类）。
ConceptNet子图实验用来分析结构图属性的影响；而在维基数据子图和相关维基百科摘要的实验，用于测试文本和图形交错输入的能力。
研究人员构建了一个平衡的英语CN子图数据集，其中包含13,600个训练实例、1,700个开发实例和1,700个测试实例，并以17个不同关系作为标签，将要预测的关系替换为T5模型的第一个掩码<extra_id_0>。
GLM对图进行编码，为每个token生成嵌入，线性分类头根据掩码的嵌入给出最终预测，这里使用静态模板来表达未屏蔽的关系。
ConceptNet子图中关系分类的实验表明，GLM优于基于LM和GNN的编码方法——即使继承的LM参数在GLM训练期间没有更新。
维基数据子图和维基百科摘要上的KG群体实验表明，GLM可以对GoT和文本的交错输入进行推理，是LM所不具备的新能力。