Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey

📄 arXiv: 2312.17617v3 📥 PDF

作者: Derong Xu, Wei Chen, Wenjun Peng, Chao Zhang, Tong Xu, Xiangyu Zhao, Xian Wu, Yefeng Zheng, Yang Wang, Enhong Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-29 (更新: 2024-10-31)

备注: The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: {10.1007/s11704-024-40555-y}. You can cite the FCS version

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述性研究：探索大型语言模型在生成式信息抽取中的应用与发展趋势。

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

关键词: 大型语言模型 信息抽取 生成式模型 自然语言处理 知识图谱 综述研究 文本理解 文本生成

📋 核心要点

  1. 信息抽取旨在从非结构化文本中提取结构化知识，传统方法面临泛化性和适应性挑战。
  2. 该综述聚焦于利用大型语言模型（LLM）的生成能力来革新信息抽取任务，探索各种LLM技术。
  3. 通过对现有方法的分类分析，揭示了LLM在信息抽取中的新兴趋势，并指出了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

信息抽取（IE）旨在从自然语言文本中提取结构化知识。 近年来，生成式大型语言模型（LLM）在文本理解和生成方面表现出卓越的能力。 因此，大量工作致力于将LLM集成到基于生成范式的信息抽取任务中。 为了对LLM在IE任务中的应用进行全面系统的回顾和探索，本研究对该领域最新的进展进行了综述。 我们首先通过对各种IE子任务和技术对这些工作进行分类，从而提出了一个广泛的概述，然后我们实证分析了最先进的方法，并发现了LLM在IE任务中新兴的趋势。 基于彻底的回顾，我们确定了技术方面的一些见解和有希望的研究方向，这些方向值得在未来的研究中进一步探索。 我们维护了一个公共存储库，并在GitHub上不断更新相关的作品和资源（LLM4IE repository）。

🔬 方法详解

问题定义：信息抽取（IE）旨在从非结构化的自然语言文本中提取结构化的知识。传统的信息抽取方法，例如基于规则的方法、统计机器学习方法和深度学习方法，通常需要大量的人工标注数据，并且泛化能力有限。此外，这些方法通常针对特定的信息抽取任务进行设计，难以适应新的任务和领域。因此，如何利用大型语言模型（LLM）的强大文本理解和生成能力，构建一个更加通用、高效和可扩展的信息抽取系统，是当前研究面临的关键问题。

核心思路：该综述的核心思路是系统性地梳理和分析近年来利用大型语言模型（LLM）进行生成式信息抽取的研究工作。通过将这些工作按照不同的IE子任务和技术进行分类，从而提供一个全面的概述。此外，通过实证分析最先进的方法，揭示了LLM在IE任务中的新兴趋势，并为未来的研究方向提供指导。核心在于利用LLM强大的生成能力，将信息抽取任务转化为文本生成任务，从而简化了任务流程，并提高了模型的泛化能力。

技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个部分：首先，对信息抽取的各个子任务进行分类，例如命名实体识别、关系抽取、事件抽取等。然后，对利用LLM进行信息抽取的方法进行分类，例如基于Prompt的方法、基于微调的方法、基于知识增强的方法等。接着，对这些方法在不同的IE子任务上的性能进行实证分析。最后，总结了LLM在IE任务中的新兴趋势，并提出了未来研究方向。整体流程是从宏观到微观，从理论到实践，对LLM在IE任务中的应用进行了全面的梳理和分析。

关键创新：该综述的关键创新在于：1）首次对利用大型语言模型进行生成式信息抽取的研究工作进行了全面的综述，填补了该领域的空白。2）通过对现有方法的分类和实证分析，揭示了LLM在IE任务中的新兴趋势，为未来的研究方向提供了指导。3）提出了LLM在IE任务中面临的挑战和机遇，为研究人员提供了新的思路。与现有方法相比，该综述更加关注LLM的生成能力在信息抽取中的应用，并对未来的发展趋势进行了展望。

关键设计：该综述的关键设计在于其分类体系和分析方法。在分类体系方面，该综述将LLM在IE任务中的应用按照不同的IE子任务和技术进行了细致的划分，从而方便读者快速了解该领域的研究现状。在分析方法方面，该综述采用了实证分析的方法，通过对现有方法的性能进行比较，从而揭示了LLM在IE任务中的优势和不足。此外，该综述还对未来的研究方向进行了展望，为研究人员提供了新的思路。

📊 实验亮点

该综述通过对现有方法的实证分析，揭示了LLM在信息抽取任务中的优势和不足。例如，基于Prompt的方法在小样本学习方面表现出色，但对Prompt的设计要求较高；基于微调的方法可以获得更高的性能，但需要大量的标注数据。此外，该综述还指出了LLM在处理长文本和复杂关系方面面临的挑战，为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于知识图谱构建、智能问答系统、舆情分析、金融风控等领域。通过利用大型语言模型自动从海量文本中提取结构化信息，可以大幅降低人工成本，提高信息处理效率，并为决策提供更准确的数据支持。未来，随着LLM技术的不断发展，其在信息抽取领域的应用前景将更加广阔。

📄 摘要（原文）

Information extraction (IE) aims to extract structural knowledge from plain natural language texts. Recently, generative Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in text understanding and generation. As a result, numerous works have been proposed to integrate LLMs for IE tasks based on a generative paradigm. To conduct a comprehensive systematic review and exploration of LLM efforts for IE tasks, in this study, we survey the most recent advancements in this field. We first present an extensive overview by categorizing these works in terms of various IE subtasks and techniques, and then we empirically analyze the most advanced methods and discover the emerging trend of IE tasks with LLMs. Based on a thorough review conducted, we identify several insights in technique and promising research directions that deserve further exploration in future studies. We maintain a public repository and consistently update related works and resources on GitHub (\href{https://github.com/quqxui/Awesome-LLM4IE-Papers}{LLM4IE repository})