Guideline Learning for In-context Information Extraction

📄 arXiv: 2310.05066v2 📥 PDF

作者: Chaoxu Pang, Yixuan Cao, Qiang Ding, Ping Luo

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-10-08 (更新: 2023-10-21)

备注: EMNLP 2023 main conference

期刊: Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

DOI: 10.18653/v1/2023.emnlp-main.950

💡 一句话要点

提出指导学习框架以提升上下文信息提取性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 上下文学习 信息提取 指导学习 主动学习 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的上下文信息提取方法由于任务描述不明确，导致性能普遍低于监督模型，难以充分表达复杂的IE任务指令。
  2. 本文提出的指导学习框架通过自动合成指导方针，帮助模型在推理时更好地理解和执行IE任务。
  3. 实验结果显示，指导学习框架在事件提取和关系提取任务中显著提高了上下文信息提取的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）能够通过条件任务指令和少量输入输出示例来执行新任务，这被称为上下文学习（ICL）。然而，上下文信息提取（IE）的性能通常低于最先进的监督模型。本文提出了一种指导学习（GL）框架，旨在通过反思性学习和遵循指导方针来改善IE性能。GL在学习阶段自动合成一组基于错误案例的指导方针，并在推理阶段检索有助于ICL的指导方针。此外，本文还提出了一种基于自一致性的主动学习方法，以提高GL的效率。实验结果表明，GL在事件提取和关系提取任务中显著提升了上下文IE的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决上下文信息提取（IE）任务中由于任务描述不明确导致的性能不足问题。现有方法在处理复杂任务时，往往无法充分表达各种边缘情况，导致模型理解偏差。

核心思路：提出的指导学习（GL）框架通过反思性学习，自动合成指导方针，以帮助模型在推理阶段更好地理解任务。通过这种方式，GL能够提高上下文学习的效果，克服传统方法的局限性。

技术框架：GL框架主要包括两个阶段：学习阶段和推理阶段。在学习阶段，GL基于错误案例自动生成指导方针；在推理阶段，GL从中检索出有助于当前任务的指导方针，以提高模型的表现。

关键创新：GL框架的核心创新在于其能够自动生成和利用指导方针，这与现有方法依赖于固定任务描述的方式有本质区别。通过这种动态生成的指导方针，GL能够更灵活地适应不同的IE任务。

关键设计：在实现过程中，GL采用了自一致性的方法进行主动学习，以提高指导方针的有效性和模型的学习效率。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，可能需要在后续研究中进一步探讨。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，指导学习框架在事件提取和关系提取任务中，性能提升显著，相较于基线模型，提升幅度达到XX%（具体数据需参考原文），验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的指导学习框架在信息提取领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要处理复杂任务指令的场景中，如法律文书分析、医疗记录提取等。通过提升模型的上下文理解能力，GL框架能够为实际应用提供更高的准确性和效率，推动智能信息处理的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can perform a new task by merely conditioning on task instructions and a few input-output examples, without optimizing any parameters. This is called In-Context Learning (ICL). In-context Information Extraction (IE) has recently garnered attention in the research community. However, the performance of In-context IE generally lags behind the state-of-the-art supervised expert models. We highlight a key reason for this shortfall: underspecified task description. The limited-length context struggles to thoroughly express the intricate IE task instructions and various edge cases, leading to misalignment in task comprehension with humans. In this paper, we propose a Guideline Learning (GL) framework for In-context IE which reflectively learns and follows guidelines. During the learning phrase, GL automatically synthesizes a set of guidelines based on a few error cases, and during inference, GL retrieves helpful guidelines for better ICL. Moreover, we propose a self-consistency-based active learning method to enhance the efficiency of GL. Experiments on event extraction and relation extraction show that GL can significantly improve the performance of in-context IE.