Mastering the Task of Open Information Extraction with Large Language Models and Consistent Reasoning Environment

📄 arXiv: 2310.10590v1 📥 PDF

作者: Ji Qi, Kaixuan Ji, Xiaozhi Wang, Jifan Yu, Kaisheng Zeng, Lei Hou, Juanzi Li, Bin Xu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-16

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的开放信息提取新方法

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

关键词: 开放信息提取 大语言模型 推理环境 句法分布 信息提取任务

📋 核心要点

  1. 现有的开放信息提取方法在处理复杂文本时面临准确性和效率的挑战，尤其是在缺乏足够标注数据的情况下。
  2. 本文提出了一种基于大语言模型的推理环境构建方法，通过估计句法分布差异来优化示例准备，从而提升OIE任务的表现。
  3. 在CaRB基准测试中，我们的6-shot方法取得了55.3的F1分数，超越了现有的监督学习方法，并在其他数据集上也表现出显著的泛化能力。

📝 摘要（中文）

开放信息提取（OIE）旨在从自然文本中提取客观的结构化知识，近年来受到越来越多的关注。本文探讨了如何利用大语言模型（LLMs）解决OIE问题，构建适当的推理环境。我们首先提出了一种有效估计LLM与测试样本之间句法分布差异的方法，作为准备正示例的相关证据。基于这些证据，我们引入了一种简单而有效的机制，为LLMs在特定任务上建立推理环境。实验结果表明，我们的6-shot方法在标准CaRB基准上超越了最先进的监督方法，达到了55.3的F1分数。此外，在TACRED和ACE05上的进一步实验显示，我们的方法能够自然地推广到其他信息提取任务，分别提高了5.7和6.8的F1分数。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决开放信息提取（OIE）任务中，现有方法在处理复杂文本时的准确性和效率不足的问题，尤其是在缺乏标注数据的情况下。

核心思路：我们提出了一种通过构建适当的推理环境来利用大语言模型（LLMs）进行OIE的解决方案。具体而言，我们首先估计LLM与测试样本之间的句法分布差异，以此作为准备正示例的证据。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：第一模块是句法分布差异估计，用于生成相关证据；第二模块是基于这些证据建立推理环境，以便LLMs能够在特定任务上进行有效推理。

关键创新：本研究的关键创新在于通过句法分布差异的估计来优化示例准备，这一方法与传统的监督学习方法本质上不同，后者依赖于大量标注数据。

关键设计：在参数设置上，我们采用了6-shot学习策略，损失函数设计上注重于推理环境的构建，确保LLMs能够在少量示例下实现高效学习。

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📊 实验亮点

在CaRB基准测试中，我们的6-shot方法达到了55.3的F1分数，显著超越了最先进的监督学习方法。此外，在TACRED和ACE05数据集上，分别提高了5.7和6.8的F1分数，展示了良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化信息提取、知识图谱构建和自然语言理解等。通过提升开放信息提取的效率和准确性，能够为各类文本数据的分析提供更强大的支持，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Open Information Extraction (OIE) aims to extract objective structured knowledge from natural texts, which has attracted growing attention to build dedicated models with human experience. As the large language models (LLMs) have exhibited remarkable in-context learning capabilities, a question arises as to whether the task of OIE can be effectively tackled with this paradigm? In this paper, we explore solving the OIE problem by constructing an appropriate reasoning environment for LLMs. Specifically, we first propose a method to effectively estimate the discrepancy of syntactic distribution between a LLM and test samples, which can serve as correlation evidence for preparing positive demonstrations. Upon the evidence, we introduce a simple yet effective mechanism to establish the reasoning environment for LLMs on specific tasks. Without bells and whistles, experimental results on the standard CaRB benchmark demonstrate that our $6$-shot approach outperforms state-of-the-art supervised method, achieving an $55.3$ $F_1$ score. Further experiments on TACRED and ACE05 show that our method can naturally generalize to other information extraction tasks, resulting in improvements of $5.7$ and $6.8$ $F_1$ scores, respectively.