APrompt4EM: Augmented Prompt Tuning for Generalized Entity Matching

📄 arXiv: 2405.04820v1 📥 PDF

作者: Yikuan Xia, Jiazun Chen, Xinchi Li, Jun Gao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-08

💡 一句话要点

提出APrompt4EM，通过增强Prompt Tuning解决广义实体匹配中的低资源问题。

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

关键词: 广义实体匹配 Prompt Tuning 预训练语言模型 低资源学习 信息增强

📋 核心要点

  1. 现有Prompt Tuning模型在广义实体匹配中面临Prompt设计困难和信息缺失的挑战，限制了其在低资源场景下的性能。
  2. APrompt4EM通过增强上下文软Token Prompt Tuning和利用大型语言模型进行信息增强，提升了Prompt Tuning的有效性和泛化能力。
  3. 实验结果表明，APrompt4EM在低资源广义实体匹配任务上显著优于现有方法，并在API费用方面具有优势。

📝 摘要（中文）

广义实体匹配(GEM)旨在判断以不同格式表示的两个记录是否指向同一个真实世界实体，是数据管理中的一项重要任务。预训练语言模型(PLM)的Prompt Tuning范式，包括最近的PromptEM模型，有效地解决了实际应用中低资源GEM的挑战，在标记数据稀缺时提供了一个强大的解决方案。然而，现有的GEM Prompt Tuning模型面临Prompt设计和信息差距的挑战。本文针对这些挑战，提出了一个增强的Prompt Tuning框架，该框架包含两个主要的改进。首先是一种增强的上下文软Token Prompt Tuning方法，它提取一个指导性的软Token，有利于PLM的Prompt Tuning。其次是一种经济高效的信息增强策略，利用大型语言模型(LLM)。我们的方法在低资源GEM挑战中表现良好。大量的实验表明，我们没有信息增强的基本模型，与基于中等规模PLM的现有方法相比，取得了有希望的进展(平均提高5.24%以上)，而我们具有信息增强的模型，与微调的LLM相比，取得了相当的性能，但API费用减少了14%以上。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决广义实体匹配（GEM）任务中，当标记数据稀缺时，现有Prompt Tuning方法面临的Prompt设计困难和信息缺失问题。现有的Prompt Tuning方法难以充分利用预训练语言模型（PLM）的知识，导致在低资源场景下性能不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过增强Prompt Tuning过程，弥补信息缺失，并优化Prompt的设计。具体来说，引入上下文软Token来引导PLM的Prompt Tuning，并利用大型语言模型（LLM）进行信息增强，从而提高模型在低资源场景下的泛化能力。

技术框架：APrompt4EM框架主要包含两个模块：增强的上下文软Token Prompt Tuning模块和信息增强模块。首先，增强的上下文软Token Prompt Tuning模块提取指导性的软Token，用于优化PLM的Prompt。然后，信息增强模块利用LLM生成额外的上下文信息，补充原始数据的不足。最后，将增强后的数据输入到PLM中进行Prompt Tuning，完成实体匹配任务。

关键创新：论文的关键创新在于提出了增强的上下文软Token Prompt Tuning方法和利用LLM进行信息增强的策略。增强的上下文软Token Prompt Tuning方法能够更有效地利用PLM的知识，提高Prompt Tuning的效率。利用LLM进行信息增强的策略能够弥补原始数据的不足，提高模型在低资源场景下的泛化能力。

关键设计：在增强的上下文软Token Prompt Tuning模块中，设计了一种新的损失函数，用于优化软Token的表示。在信息增强模块中，采用了基于LLM的生成模型，生成与原始数据相关的上下文信息。此外，还设计了一种成本效益高的信息增强策略，以减少API费用。

📊 实验亮点

实验结果表明，在没有信息增强的情况下，APrompt4EM的基本模型相比于基于中等规模PLM的现有方法，平均性能提升了5.24%以上。而使用信息增强后，APrompt4EM模型能够达到与微调的LLM相当的性能，但API费用降低了14%以上，证明了该方法在低资源场景下的有效性和经济性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要进行实体匹配的场景，例如数据集成、知识图谱构建、客户关系管理等。尤其在数据标注成本高昂或难以获取的情况下，该方法能够有效提升实体匹配的准确率和效率，具有重要的实际应用价值和商业前景。

📄 摘要（原文）

Generalized Entity Matching (GEM), which aims at judging whether two records represented in different formats refer to the same real-world entity, is an essential task in data management. The prompt tuning paradigm for pre-trained language models (PLMs), including the recent PromptEM model, effectively addresses the challenges of low-resource GEM in practical applications, offering a robust solution when labeled data is scarce. However, existing prompt tuning models for GEM face the challenges of prompt design and information gap. This paper introduces an augmented prompt tuning framework for the challenges, which consists of two main improvements. The first is an augmented contextualized soft token-based prompt tuning method that extracts a guiding soft token benefit for the PLMs' prompt tuning, and the second is a cost-effective information augmentation strategy leveraging large language models (LLMs). Our approach performs well on the low-resource GEM challenges. Extensive experiments show promising advancements of our basic model without information augmentation over existing methods based on moderate-size PLMs (average 5.24%+), and our model with information augmentation achieves comparable performance compared with fine-tuned LLMs, using less than 14% of the API fee.