Adapting PromptORE for Modern History: Information Extraction from Hispanic Monarchy Documents of the XVIth Century

📄 arXiv: 2406.00027v1 📥 PDF

作者: Hèctor Loopez Hidalgo, Michel Boeglin, David Kahn, Josiane Mothe, Diego Ortiz, David Panzoli

分类: cs.CL, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-05-24

💡 一句话要点

提出Biased PromptORE，解决十六世纪西班牙语历史文档关系抽取难题。

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

关键词: 关系抽取 历史文档 PromptORE Transformer模型 微调

📋 核心要点

  1. 现有PromptORE在通用文档关系抽取表现良好，但在处理非英语历史文档时效果下降。
  2. 论文提出Biased PromptORE，通过在目标数据上进行预训练目标微调，解决复杂实体位置和性别歧视问题。
  3. 实验结果表明，Biased PromptORE相比标准PromptORE，在准确性上提升高达50%。

📝 摘要（中文）

语义关系在实体关系抽取中被广泛应用。PromptORE（基于Prompt的开放关系抽取）旨在利用大型语言模型提升通用文档的关系抽取效果。然而，当应用于非英语的历史文档时，其效果不佳。本研究针对西班牙宗教裁判所审判记录的数字化文本，提出了一种PromptORE的改进方法。该方法通过在模型进行推理的数据上，以预训练目标对Transformer模型进行微调，我们称之为“偏置”（biasing）。我们的Biased PromptORE解决了西班牙语文本中复杂的实体位置和性别歧视问题，并通过prompt工程解决这些问题。我们使用类似Encoder的模型评估了该方法，并通过专家评估证实了我们的发现。此外，我们使用二项分类基准评估了性能。结果表明，与使用标准PromptORE的基线模型相比，我们的Biased PromptORE模型在准确性方面有了显著提高，提升高达50%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决十六世纪西班牙语历史文档（特别是西班牙宗教裁判所审判记录）中实体关系抽取的问题。现有PromptORE方法在处理此类文档时面临挑战，主要体现在：一是历史文档的语言特点（如复杂的实体位置、性别歧视）与现代通用文档存在差异，二是PromptORE主要针对英语设计，直接应用于西班牙语文档效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是“偏置”（biasing），即在模型进行推理的数据上，以预训练目标对Transformer模型进行微调。这种微调使得模型能够更好地适应特定领域的语言风格和知识，从而提高关系抽取的准确性。同时，论文还通过prompt工程来解决西班牙语文本中存在的复杂实体位置和性别歧视问题。

技术框架：整体框架可以概括为：首先，收集并预处理西班牙宗教裁判所审判记录的数字化文本。然后，选择合适的Transformer模型（如Encoder-like模型），并使用预训练目标在目标数据集上进行微调（即“偏置”）。接着，设计合适的prompt模板，以引导模型进行关系抽取。最后，使用微调后的模型和设计的prompt模板进行关系抽取，并对结果进行评估。

关键创新：论文的关键创新在于提出了“偏置”的概念，并将其应用于历史文档的关系抽取。与传统的微调方法不同，“偏置”强调在模型进行推理的数据上进行预训练目标的微调，从而使模型更好地适应特定领域的语言风格和知识。此外，论文还结合prompt工程，解决了西班牙语文本中存在的复杂实体位置和性别歧视问题。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的Transformer模型，例如Encoder-like模型。2) 设计合适的预训练目标，用于在目标数据集上进行微调。3) 设计有效的prompt模板，以引导模型进行关系抽取。4) 针对西班牙语文本的特点，设计专门的prompt工程策略，以解决复杂实体位置和性别歧视问题。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Biased PromptORE模型在准确性方面相比使用标准PromptORE的基线模型有了显著提高，提升高达50%。这一结果表明，通过在目标数据上进行预训练目标微调，可以有效提高模型在特定领域的关系抽取性能。专家评估也证实了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于历史文档的自动化分析和知识挖掘，例如，可以帮助历史学家更高效地从大量的历史文献中提取关键信息，构建知识图谱，从而促进历史研究的深入开展。此外，该方法还可以推广到其他领域的专业文档关系抽取任务中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Semantic relations among entities are a widely accepted method for relation extraction. PromptORE (Prompt-based Open Relation Extraction) was designed to improve relation extraction with Large Language Models on generalistic documents. However, it is less effective when applied to historical documents, in languages other than English. In this study, we introduce an adaptation of PromptORE to extract relations from specialized documents, namely digital transcripts of trials from the Spanish Inquisition. Our approach involves fine-tuning transformer models with their pretraining objective on the data they will perform inference. We refer to this process as "biasing". Our Biased PromptORE addresses complex entity placements and genderism that occur in Spanish texts. We solve these issues by prompt engineering. We evaluate our method using Encoder-like models, corroborating our findings with experts' assessments. Additionally, we evaluate the performance using a binomial classification benchmark. Our results show a substantial improvement in accuracy -up to a 50% improvement with our Biased PromptORE models in comparison to the baseline models using standard PromptORE.