HyperPIE: Hyperparameter Information Extraction from Scientific Publications

📄 arXiv: 2312.10638v2 📥 PDF

作者: Tarek Saier, Mayumi Ohta, Takuto Asakura, Michael Färber

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2023-12-17 (更新: 2024-01-10)

备注: accepted at ECIR2024

DOI: 10.1007/978-3-031-56060-6_17

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

HyperPIE：从科学出版物中提取超参数信息，提升科研知识自动化。

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

关键词: 超参数提取 信息抽取 自然语言处理 BERT 大型语言模型 YAML 知识图谱 科学出版物

📋 核心要点

  1. 现有方法在从科学出版物中提取信息时，忽略了超参数这一关键信息，限制了科研知识的自动化利用。
  2. 论文提出HyperPIE方法，将超参数信息提取形式化为实体识别和关系提取任务，并构建了相应的标注数据集。
  3. 实验表明，基于BERT的微调模型和利用YAML输出的大型语言模型均取得了显著效果，F1值分别提升了29%和5.5%。

📝 摘要（中文）

为了大规模地使科学知识能够被机器读取，从出版物中自动提取信息至关重要。提取的信息可以促进学术搜索、决策制定和知识图谱构建。现有方法未涵盖的一个重要信息类型是超参数。本文将超参数信息提取（HyperPIE）形式化并解决为一个实体识别和关系提取任务。我们创建了一个标记数据集，涵盖了来自多个计算机科学学科的出版物。使用该数据集，我们训练和评估了基于BERT的微调模型以及五个大型语言模型：GPT-3.5、GALACTICA、Falcon、Vicuna和WizardLM。对于微调模型，我们开发了一种关系提取方法，相对于最先进的基线，F1值提高了29%。对于大型语言模型，我们开发了一种利用YAML输出进行结构化数据提取的方法，在实体识别方面，F1值比使用JSON平均提高了5.5%。利用我们表现最佳的模型，我们从大量未标注的论文中提取超参数信息，并分析了跨学科的模式。我们所有的数据和源代码都可以在https://github.com/IllDepence/hyperpie公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从科学出版物中自动提取超参数信息的问题。现有方法通常忽略或难以有效提取这些信息，导致科研成果难以被机器理解和利用，阻碍了学术搜索、决策制定和知识图谱构建等应用的发展。

核心思路：论文的核心思路是将超参数信息提取任务分解为两个子任务：实体识别（识别超参数实体）和关系提取（确定超参数实体之间的关系）。通过构建标注数据集并训练相应的模型，实现对超参数信息的自动提取。此外，论文还探索了利用大型语言模型和YAML格式输出进行结构化数据提取的方法。

技术框架：论文的技术框架主要包括数据标注、模型训练和评估三个阶段。首先，人工标注构建包含超参数信息的科学出版物数据集。然后，分别训练基于BERT的微调模型和大型语言模型（GPT-3.5、GALACTICA、Falcon、Vicuna和WizardLM）。最后，评估不同模型在实体识别和关系提取任务上的性能。对于大型语言模型，论文特别设计了利用YAML格式输出进行结构化数据提取的方法。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 形式化了超参数信息提取任务（HyperPIE）；2) 构建了专门的标注数据集；3) 提出了一种针对微调模型的关系提取方法，显著优于现有基线；4) 探索了利用YAML输出提升大型语言模型结构化数据提取性能的方法。

关键设计：对于微调模型，论文采用了基于BERT的模型结构，并针对关系提取任务设计了特定的损失函数和训练策略（具体细节未知）。对于大型语言模型，论文的关键设计在于利用YAML格式进行输出，相比JSON格式，YAML更易于模型生成和解析，从而提升了结构化数据提取的准确性。具体的YAML格式定义和提示工程策略（prompt engineering）细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，论文提出的方法在超参数信息提取任务上取得了显著的性能提升。对于微调模型，关系提取的F1值比最先进的基线提高了29%。对于大型语言模型，利用YAML输出进行结构化数据提取的方法，在实体识别方面，F1值比使用JSON平均提高了5.5%。这些结果验证了论文提出的方法和技术的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括：改进学术搜索引擎，使其能够基于超参数进行检索；辅助科研人员进行实验设计和参数优化；构建包含超参数信息的知识图谱，促进科研知识的共享和利用；自动化分析大量科研论文，发现不同学科之间的超参数使用模式。这些应用将极大地提升科研效率和知识发现能力。

📄 摘要（原文）

Automatic extraction of information from publications is key to making scientific knowledge machine readable at a large scale. The extracted information can, for example, facilitate academic search, decision making, and knowledge graph construction. An important type of information not covered by existing approaches is hyperparameters. In this paper, we formalize and tackle hyperparameter information extraction (HyperPIE) as an entity recognition and relation extraction task. We create a labeled data set covering publications from a variety of computer science disciplines. Using this data set, we train and evaluate BERT-based fine-tuned models as well as five large language models: GPT-3.5, GALACTICA, Falcon, Vicuna, and WizardLM. For fine-tuned models, we develop a relation extraction approach that achieves an improvement of 29% F1 over a state-of-the-art baseline. For large language models, we develop an approach leveraging YAML output for structured data extraction, which achieves an average improvement of 5.5% F1 in entity recognition over using JSON. With our best performing model we extract hyperparameter information from a large number of unannotated papers, and analyze patterns across disciplines. All our data and source code is publicly available at https://github.com/IllDepence/hyperpie