Relation Extraction with Fine-Tuned Large Language Models in Retrieval Augmented Generation Frameworks

📄 arXiv: 2406.14745v2 📥 PDF

作者: Sefika Efeoglu, Adrian Paschke

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-20 (更新: 2024-06-24)

备注: preprint

💡 一句话要点

提出基于微调LLM的RAG框架，提升隐式关系抽取性能

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

关键词: 关系抽取 信息抽取 大型语言模型 检索增强生成 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有关系抽取方法在领域自适应和识别隐式关系方面存在局限性，尤其是在需要逻辑推理的场景下。
  2. 论文提出一种基于检索增强生成（RAG）框架，并对大型语言模型（LLM）进行微调，以提升隐式关系抽取的性能。
  3. 实验结果表明，该方法在TACRED、TACREV、Re-TACRED和SemEVAL数据集上均取得了显著的性能提升，尤其是在SemEVAL数据集上。

📝 摘要（中文）

信息抽取（IE）对于将非结构化数据转换为知识图谱（KG）等结构化格式至关重要。关系抽取（RE）是IE中的关键任务，旨在识别文本中实体之间的关系。现有的RE方法包括监督、无监督、弱监督和基于规则的方法。最近，利用预训练语言模型（PLM）的研究已在该领域取得了显著成功。在大语言模型（LLM）时代，微调这些模型可以克服基于零样本LLM提示的RE方法的局限性，尤其是在领域自适应和识别句子中实体之间的隐式关系方面。这些隐式关系难以从句子的依存树中直接提取，需要逻辑推理才能准确识别。本文探讨了微调LLM的性能及其在基于检索增强（RAG）的RE方法中的集成，以应对在句子级别识别隐式关系的挑战，特别是当LLM在RAG框架中充当生成器时。在TACRED、TACRED-Revisited (TACREV)、Re-TACRED和SemEVAL数据集上的实验评估表明，使用微调LLM（包括Llama2-7B、Mistral-7B和T5 (Large)）可以显著提高性能。值得注意的是，我们的方法在隐式关系常见的SemEVAL上取得了显著的提升，超过了之前在该数据集上的结果。此外，我们的方法在TACRED、TACREV和Re-TACRED上也优于之前的工作，展示了在各种评估场景中的卓越性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决关系抽取任务中，现有方法难以有效识别文本中实体之间隐式关系的问题。传统的基于规则或监督学习的方法泛化能力较弱，而零样本LLM提示的方法在领域自适应和逻辑推理方面存在不足，导致隐式关系抽取性能不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用微调的大型语言模型（LLM）结合检索增强生成（RAG）框架，提升模型对隐式关系的识别能力。通过微调，LLM可以更好地适应特定领域的数据，RAG框架则可以提供额外的上下文信息，帮助模型进行逻辑推理。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 检索模块：根据输入句子检索相关的知识或上下文信息。2) LLM生成模块：使用微调后的LLM，结合检索到的信息，生成实体之间的关系。3) 关系分类模块：对生成的候选关系进行分类，确定最终的关系类型。RAG框架将检索到的外部知识融入到LLM的生成过程中，从而增强了模型对隐式关系的理解和推理能力。

关键创新：论文的关键创新在于将微调的LLM与RAG框架相结合，用于解决隐式关系抽取问题。通过微调，LLM能够更好地适应特定领域的数据，从而提高关系抽取的准确性。RAG框架则通过引入外部知识，增强了模型对隐式关系的推理能力，克服了传统方法在处理复杂关系时的局限性。

关键设计：论文使用了Llama2-7B、Mistral-7B和T5 (Large)等大型语言模型进行微调。微调过程中，使用了交叉熵损失函数，并针对不同的数据集进行了超参数优化。检索模块使用了基于余弦相似度的向量检索方法，从预先构建的知识库中检索相关信息。具体参数设置和训练细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在SemEVAL数据集上取得了显著的性能提升，超过了之前的方法。此外，在TACRED、TACREV和Re-TACRED数据集上也优于之前的工作，展示了在不同数据集上的泛化能力。具体性能数据在论文中有详细展示，包括精确率、召回率和F1值等指标。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱构建、智能问答系统、信息检索等领域。通过提升隐式关系抽取能力，可以更准确地理解文本内容，从而提高相关应用的性能。例如，在智能客服中，可以更准确地理解用户的问题，并提供更相关的答案。在金融风控领域，可以识别潜在的关联风险。

📄 摘要（原文）

Information Extraction (IE) is crucial for converting unstructured data into structured formats like Knowledge Graphs (KGs). A key task within IE is Relation Extraction (RE), which identifies relationships between entities in text. Various RE methods exist, including supervised, unsupervised, weakly supervised, and rule-based approaches. Recent studies leveraging pre-trained language models (PLMs) have shown significant success in this area. In the current era dominated by Large Language Models (LLMs), fine-tuning these models can overcome limitations associated with zero-shot LLM prompting-based RE methods, especially regarding domain adaptation challenges and identifying implicit relations between entities in sentences. These implicit relations, which cannot be easily extracted from a sentence's dependency tree, require logical inference for accurate identification. This work explores the performance of fine-tuned LLMs and their integration into the Retrieval Augmented-based (RAG) RE approach to address the challenges of identifying implicit relations at the sentence level, particularly when LLMs act as generators within the RAG framework. Empirical evaluations on the TACRED, TACRED-Revisited (TACREV), Re-TACRED, and SemEVAL datasets show significant performance improvements with fine-tuned LLMs, including Llama2-7B, Mistral-7B, and T5 (Large). Notably, our approach achieves substantial gains on SemEVAL, where implicit relations are common, surpassing previous results on this dataset. Additionally, our method outperforms previous works on TACRED, TACREV, and Re-TACRED, demonstrating exceptional performance across diverse evaluation scenarios.