Unsupervised relation extraction using sentence encoding

来源：ISWC 2021 open review https://openreview.net/forum?id=AE-o5eV502t
任务：unsupervised RE
第一次听说无监督关系抽取任务，那么这个任务是其实就是一种聚类 + 匹配，这篇文章的做法就是用 sentence bert 得到句子的表示进行聚类，那么每一堆就是一个关系类别（但是这样真的能做到准确吗？句子分类和关系分类差得多吧？）然后拿来实体对关系的三元组，把他们组成一个自然语言的 query，比如 A birthplace B 就是 “A born in B”，计算 query 和每个簇里面 high confidence 样本的距离，小于阈值则认为这个三元组成立。
这样一看，聚类就只是为了获得 relation 的表示？
- 得到句子的表示的时候，输入的句子里不要 entity pair，也就是说，作者认为“上下文”这种 pattern 就完全可以表示两个实体的关系。这也不无道理
在后面匹配的时候只用三元组，上下文就全都不要了？这里是我非常迷惑的地方
最后 f1 有 40 左右，作者说 SOTA，不知道别人是怎么做的
TODO：了解 sentence bert