Empowering Few-Shot Relation Extraction with The Integration of Traditional RE Methods and Large Language Models

📄 arXiv: 2407.08967v1 📥 PDF

作者: Ye Liu, Kai Zhang, Aoran Gan, Linan Yue, Feng Hu, Qi Liu, Enhong Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-12

💡 一句话要点

提出DSARE，融合传统关系抽取与大语言模型，提升少样本关系抽取性能

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

关键词: 少样本学习 关系抽取 大型语言模型 知识融合 预训练语言模型

📋 核心要点

  1. 传统关系抽取模型缺乏先验知识，大语言模型在特定任务能力上不足，限制了少样本关系抽取的性能。
  2. DSARE通过双系统架构，将大语言模型的先验知识注入传统模型，并利用关系抽取增强提升大语言模型的任务能力。
  3. 实验结果表明，DSARE能够有效提升少样本关系抽取的性能，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

少样本关系抽取（FSRE）是关系抽取（RE）的一个子任务，它利用有限的训练实例，因其在极低资源场景下提取文本信息的能力而吸引了自然语言处理（NLP）领域的研究人员。FSRE的主要方法是基于预训练语言模型（PLM）的微调或提示调优技术。最近，大型语言模型（LLM）的出现促使许多研究人员通过上下文学习（ICL）探索FSRE。然而，基于传统RE模型或LLM的方法都存在很大的局限性。传统的RE模型缺乏必要的先验知识，而LLM在RE的特定任务能力方面有所欠缺。为了解决这些缺点，我们提出了一种双系统增强关系抽取器（DSARE），它协同地结合了传统的RE模型和LLM。具体来说，DSARE创新性地将LLM的先验知识注入到传统的RE模型中，反过来，通过关系抽取增强来提高LLM在RE方面的特定任务能力。此外，采用集成预测模块来共同考虑这两种预测并得出最终结果。大量的实验证明了我们提出的方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决少样本关系抽取（FSRE）问题。现有方法，如基于预训练语言模型（PLM）的微调或提示调优，以及基于大型语言模型（LLM）的上下文学习（ICL），都存在局限性。传统RE模型缺乏必要的先验知识，而LLM在RE的特定任务能力方面有所欠缺。这导致在极低资源场景下，关系抽取的准确性和泛化能力受到限制。

核心思路：论文的核心思路是融合传统RE模型和大语言模型（LLM）的优势，互补彼此的不足。通过将LLM的先验知识注入到传统RE模型中，弥补传统模型知识的缺失；同时，利用关系抽取增强来提升LLM在RE方面的特定任务能力，克服LLM在任务特定性上的不足。这种双系统协同的方式旨在提升FSRE的整体性能。

技术框架：DSARE（Dual-System Augmented Relation Extractor）包含两个主要系统：传统RE模型系统和LLM系统。首先，LLM的先验知识被注入到传统RE模型中，增强其知识储备。然后，通过关系抽取增强模块，提升LLM在RE任务上的能力。最后，集成预测模块综合考虑两个系统的预测结果，得到最终的预测结果。整体流程是先知识注入，再能力增强，最后集成预测。

关键创新：DSARE的关键创新在于其双系统架构和知识融合机制。它不是简单地使用LLM或传统RE模型，而是将两者有机结合，充分利用各自的优势。通过知识注入和关系抽取增强，实现了LLM和传统RE模型之间的互补，从而提升了FSRE的性能。这种融合不同模型优势的思路是该论文的主要创新点。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何将LLM的先验知识有效地注入到传统RE模型中，可能涉及到知识表示学习和知识迁移技术；2) 如何设计关系抽取增强模块，以提升LLM在RE任务上的能力，可能涉及到提示工程或微调技术；3) 集成预测模块的设计，如何有效地融合两个系统的预测结果，可能涉及到加权平均或模型融合技术。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了DSARE的有效性，具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。实验结果表明，DSARE能够显著提升少样本关系抽取的性能，优于现有的基于传统RE模型或LLM的方法。具体的提升幅度需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于信息抽取、知识图谱构建、智能问答等领域。在低资源场景下，例如特定领域的专业知识抽取，或小语种的信息抽取，该方法具有重要的应用价值。未来，可以进一步探索如何将该方法应用于更复杂的文本场景，例如长文本或多模态文本。

📄 摘要（原文）

Few-Shot Relation Extraction (FSRE), a subtask of Relation Extraction (RE) that utilizes limited training instances, appeals to more researchers in Natural Language Processing (NLP) due to its capability to extract textual information in extremely low-resource scenarios. The primary methodologies employed for FSRE have been fine-tuning or prompt tuning techniques based on Pre-trained Language Models (PLMs). Recently, the emergence of Large Language Models (LLMs) has prompted numerous researchers to explore FSRE through In-Context Learning (ICL). However, there are substantial limitations associated with methods based on either traditional RE models or LLMs. Traditional RE models are hampered by a lack of necessary prior knowledge, while LLMs fall short in their task-specific capabilities for RE. To address these shortcomings, we propose a Dual-System Augmented Relation Extractor (DSARE), which synergistically combines traditional RE models with LLMs. Specifically, DSARE innovatively injects the prior knowledge of LLMs into traditional RE models, and conversely enhances LLMs' task-specific aptitude for RE through relation extraction augmentation. Moreover, an Integrated Prediction module is employed to jointly consider these two respective predictions and derive the final results. Extensive experiments demonstrate the efficacy of our proposed method.