如果一个文本中有多个正例，是咋处理的？

[puzzledTao]

您好，我想请问下，论文中“Entity Discrimination”和“Relation Discrimination”任务，采用对比学习的方式训练。以“Entity Discrimination”任务为例，假设有一句话：A和B共同创建了公司C。本句话有两个三元组（C，founded by, A）和 （C，founded by, B），那么对于(C，founded by,)，A和B都是正例。但我看到对比学习的那个公式，好像每次文本中的正例只有一个。不知道我理解的是否正确，希望得到您的回答，谢谢。

[thuqinyj16]

对于entity discrimination任务是这样的，因为每段文本都会只sample一个三元组，文本前拼接relation head_entity以后就决定了正例一定是对应的tail entity。
但对于relation discrimination任务，会sample整段文本中的多个正例，再把loss取平均，这和CV里的contrastive loss设计都是保持一致的～

[puzzledTao]

嗯嗯，非常感谢您的回答。对于entity discrimination任务，文本内容的构造和正例的选择可以从论文正得知，十分的清晰明了。但是我还有个疑问，如”盖茨和鲍尔默共同创立了微软公司“。这个句子中有2个三元组(微软，创立者，盖茨)，（微软，创立者，鲍尔默）。如果从(微软，创立者，盖茨)出发，构造文本的时：CLS 微软 创立者 SEP 盖茨和鲍尔默共同创立了微软公司。那么盖茨就是正例，而鲍尔默就是负例。其实从文本之后来看，鲍尔默应该也是正例。那么计算loss的时候会不会产生问题。这个就是我想表达的一个文本中有多个正例的情况。期望得到您的回复，谢谢。

[thuqinyj16]

在您说的这个情况下，比如选取的三元组是(微软，创立者，盖茨)，那么鲍尔默这个实体不会作为负例被选入（也不会被选入正例），可以看成是忽略了它。平均而言，盖茨和鲍尔默这两个实体都会均等概率地被选成正例～