动态任务平衡在联合信息抽取中的自适应权重优化研究

针对联合信息抽取(Joint IE)中静态权重方法的局限性，研究人员提出动态任务平衡方法AWIE(Adaptive Weighting for Joint IE)，通过梯度动态调整任务权重，在三个基准数据集上验证其性能优于静态方法，显著降低计算成本并支持任务偏好设置，为知识库构建提供高效优化方案。

　　

在自然语言处理领域，联合信息抽取(Joint Information Extraction, Joint IE)是构建知识图谱的核心技术，旨在从文本中同步提取实体、关系等多元语义结构。传统方法采用静态权重组合任务损失，但固定权重难以适应不同任务的学习节奏，常导致资源分配失衡或性能瓶颈。更棘手的是，现有研究多聚焦复杂模型架构设计，而忽视优化策略的革新，使得实际应用中常需耗费大量算力进行权重调参。

针对这一痛点，新加坡科技研究局(A*STAR)支持的研究团队在《Neurocomputing》发表突破性成果。该研究首次系统评估了动态权重方法在Joint IE中的适用性，并提出混合动态算法AWIE。通过分析静态方法的三大缺陷——训练冲突、资源浪费和偏好缺失，团队验证了动态权重能有效探索解空间非凸区域。实验表明，AWIE在SciERC等数据集上以67.5%的提速优势超越随机搜索，同时保持任务偏好调节能力，为知识库自动化建设提供了高性价比解决方案。

关键技术包括：1) 基于多目标优化的梯度动态权重调整；2) 任务损失平衡的启发式算法；3) 联合IE任务评估框架（含实体识别NER和关系抽取RE）；4) 三组基准数据集对比实验；5) 计算成本的时间复杂度分析。

【静态权重方法的局限性】
通过控制变量实验揭示静态权重导致模型性能波动达15.2%，尤其当任务难度差异大时，固定权重会抑制次要任务学习。这与多任务学习(MTL)领域发现的任务冲突现象一致。

【动态权重方法评估】
测试Uncertainty、MGDA-UB等算法发现，动态方法单次运行即可达到静态方法50次随机搜索的效果。其中基于同方差不确定性的方法在关系抽取F₁
值提升3.8%，证实动态调整能自主适应任务需求。

【AWIE算法设计】
创新性融合梯度下降与偏好设置：1) 通过任务梯度夹角分析动态分配权重；2) 引入可调节偏置参数满足主任务优先需求；3) 采用滑动平均稳定训练过程。在ACE05数据集上实现实体识别与关系抽取的协同优化。

【实验结果】
跨数据集测试显示AWIE的宏平均F₁
值较静态基线提升2.1-4.3%。特别在资源受限场景下，其单次训练耗时仅4.9小时，显著优于传统调参方法。消融实验证实偏好机制可使指定任务性能额外提升1.2%。

该研究开创性地将动态MTL引入Joint IE领域，其提出的AWIE算法兼具效率与灵活性。通过理论分析证实，动态权重能缓解任务梯度冲突，使模型收敛至帕累托前沿(Pareto front)。实际意义在于：1) 为工业级知识抽取提供即插即用优化模块；2) 验证NLP任务动态平衡的普适规律；3) 开辟联合IE模型轻量化新路径。未来可探索权重调整与预训练模型的结合，以及跨语言场景的适应性研究。