YAYI-UIE: A Chat-Enhanced Instruction Tuning Framework for Universal Information Extraction

📄 arXiv: 2312.15548v3 📥 PDF

作者: Xinglin Xiao, Yijie Wang, Nan Xu, Yuqi Wang, Hanxuan Yang, Minzheng Wang, Yin Luo, Lei Wang, Wenji Mao, Daniel Zeng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-24 (更新: 2024-04-02)

💡 一句话要点

YAYI-UIE：一种用于通用信息抽取的对话增强指令调优框架

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

关键词: 信息抽取 指令调优 大型语言模型 对话增强 中文信息处理

📋 核心要点

  1. 现有信息抽取方法难以有效处理中文等非英语语言，且对任务特定标签和异构数据结构的处理存在挑战。
  2. YAYI-UIE框架利用对话数据和信息抽取数据，通过指令调优增强大型语言模型在通用信息抽取任务上的性能。
  3. 实验结果表明，YAYI-UIE在中文数据集上达到SOTA，并在英文数据集上取得可比性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

信息抽取任务的难点在于处理特定任务的标签模式和异构数据结构。最近的研究提出了基于大型语言模型的方法，以统一建模不同的信息抽取任务。然而，这些现有方法在中文信息抽取能力方面存在不足，尤其是在英语以外的语言上。在本文中，我们提出了一种端到端的对话增强指令调优框架，用于通用信息抽取（YAYI-UIE），该框架同时支持中文和英文。具体来说，我们利用对话数据和信息抽取数据来共同增强信息抽取性能。实验结果表明，我们提出的框架在中文数据集上实现了最先进的性能，同时在监督设置和零样本设置下，在英文数据集上也实现了可比的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有信息抽取方法在处理中文等非英语语言时性能不足的问题，尤其是在处理任务特定的标签模式和异构数据结构时。现有方法通常针对特定任务设计，缺乏通用性和跨语言能力。

核心思路：论文的核心思路是利用对话数据增强大型语言模型的信息抽取能力，并通过指令调优的方式，使其能够更好地理解和执行各种信息抽取任务。通过结合对话数据，模型可以学习到更丰富的上下文信息和推理能力，从而提高信息抽取的准确性和泛化能力。

技术框架：YAYI-UIE框架是一个端到端的对话增强指令调优框架。它主要包含以下几个阶段：1) 数据准备：收集和整理对话数据和信息抽取数据，并将其转换为统一的指令格式。2) 模型训练：使用大型语言模型作为基础模型，并使用准备好的数据进行指令调优。3) 模型评估：在不同的数据集上评估模型的性能，并与其他方法进行比较。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个对话增强的指令调优框架，该框架能够有效地提高大型语言模型在通用信息抽取任务上的性能，尤其是在中文等非英语语言上。此外，该框架还能够处理各种不同的信息抽取任务，具有很强的通用性。

关键设计：论文中没有明确说明具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这部分信息未知。但可以推测，指令调优过程可能涉及特定的损失函数来优化模型对指令的理解和执行能力。对话数据的融入方式也可能涉及特定的编码或融合策略。

📊 实验亮点

YAYI-UIE在中文数据集上取得了最先进的性能，并在英文数据集上实现了可比的性能。具体性能数据和对比基线在摘要中未提供，因此无法给出具体的提升幅度。但整体结果表明，该框架在跨语言信息抽取方面具有显著优势。

🎯 应用场景

YAYI-UIE框架可应用于各种信息抽取场景，例如从新闻文章、社交媒体文本、科技文献等提取关键信息，支持智能问答、知识图谱构建、舆情分析等应用。该研究有助于提升中文信息处理能力，促进自然语言处理技术在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

The difficulty of the information extraction task lies in dealing with the task-specific label schemas and heterogeneous data structures. Recent work has proposed methods based on large language models to uniformly model different information extraction tasks. However, these existing methods are deficient in their information extraction capabilities for Chinese languages other than English. In this paper, we propose an end-to-end chat-enhanced instruction tuning framework for universal information extraction (YAYI-UIE), which supports both Chinese and English. Specifically, we utilize dialogue data and information extraction data to enhance the information extraction performance jointly. Experimental results show that our proposed framework achieves state-of-the-art performance on Chinese datasets while also achieving comparable performance on English datasets under both supervised settings and zero-shot settings.