Prompt Me Up: Unleashing the Power of Alignments for Multimodal Entity and Relation Extraction

📄 arXiv: 2310.16822v1 📥 PDF

作者: Xuming Hu, Junzhe Chen, Aiwei Liu, Shiao Meng, Lijie Wen, Philip S. Yu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2023-10-25

备注: Accepted to ACM Multimedia 2023

💡 一句话要点

提出多模态对齐方法以提升实体与关系抽取能力

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

关键词: 多模态抽取 实体关系提取 图像对齐 自监督学习 软伪标签

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态实体和关系抽取中未能充分利用大量未标记的图像-标题对，导致信息提取不足。
  2. 本文提出了一种新的预训练目标，通过对齐实体-对象和关系-图像，利用软伪标签增强抽取能力。
  3. 实验结果表明，所提方法在三个数据集上平均提升F1分数3.41%，并在已有SOTA方法上进一步提升5.47%。

📝 摘要（中文）

如何更好地从文本中提取实体和关系？通过结合图像和文本的多模态抽取，可以获得更多信号并通过图或层次融合对齐，从而辅助抽取。尽管已有多种融合尝试，但以往的研究忽视了许多未标记的图像-标题对。本文提出了创新的预训练目标，用于实体-对象和关系-图像对齐，从图像中提取对象，并将其与实体和关系提示对齐以生成软伪标签。这些标签作为自监督信号用于预训练，增强了实体和关系的抽取能力。实验结果显示，在三个数据集上，F1分数平均提升了3.41%。此外，我们的方法与以往的多模态融合方法正交，应用于之前的SOTA融合上进一步提升了5.47%的F1。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在多模态实体和关系抽取中，现有方法未能充分利用未标记的图像-标题对的问题，导致信息提取的有效性不足。

核心思路：论文提出通过创新的预训练目标实现实体-对象和关系-图像的对齐，利用图像中的对象信息与文本中的实体和关系提示进行对齐，从而生成软伪标签，增强抽取的准确性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、对象提取、对齐模块和自监督预训练阶段。首先，从图像中提取对象信息，然后将其与文本中的实体和关系进行对齐，最后利用生成的软伪标签进行自监督学习。

关键创新：最重要的创新在于提出了针对实体和关系的软伪标签生成机制，通过对齐图像和文本信息，显著提升了抽取的效果。这一方法与传统的多模态融合方法在本质上是不同的，强调了对齐的重要性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化对齐效果，并在网络结构中引入了图神经网络以增强信息的传递和融合，确保了多模态信息的有效利用。具体参数设置和网络层次结构在实验部分进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在三个数据集上平均F1分数提升了3.41%，并且在已有的SOTA方法上进一步提升了5.47%的F1，验证了方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息检索、社交媒体分析和新闻自动化处理等。通过提升实体和关系的抽取能力，可以更好地理解和分析多模态数据，进而推动智能问答系统、推荐系统等技术的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

How can we better extract entities and relations from text? Using multimodal extraction with images and text obtains more signals for entities and relations, and aligns them through graphs or hierarchical fusion, aiding in extraction. Despite attempts at various fusions, previous works have overlooked many unlabeled image-caption pairs, such as NewsCLIPing. This paper proposes innovative pre-training objectives for entity-object and relation-image alignment, extracting objects from images and aligning them with entity and relation prompts for soft pseudo-labels. These labels are used as self-supervised signals for pre-training, enhancing the ability to extract entities and relations. Experiments on three datasets show an average 3.41% F1 improvement over prior SOTA. Additionally, our method is orthogonal to previous multimodal fusions, and using it on prior SOTA fusions further improves 5.47% F1.