MMM: Multilingual Mutual Reinforcement Effect Mix Datasets & Test with Open-domain Information Extraction Large Language Models

📄 arXiv: 2407.10953v3 📥 PDF

作者: Chengguang Gan, Sunbowen Lee, Qingyu Yin, Xinyang He, Hanjun Wei, Yunhao Liang, Younghun Lim, Shijian Wang, Hexiang Huang, Qinghao Zhang, Shiwen Ni, Tatsunori Mori

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-15 (更新: 2024-12-15)

备注: Under Review. 11 pages, 5 Figure

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出多语言互增强效应混合数据集MMM，并用于训练开放域信息抽取大语言模型OIELLM。

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

关键词: 多语言信息抽取 互增强效应 混合数据集 大型语言模型 开放域信息抽取

📋 核心要点

  1. 现有互增强效应数据集仅限于日语，阻碍了多语言环境下的信息抽取研究。
  2. 论文提出多语言混合数据集MMM，并利用LLM辅助翻译，降低数据集构建成本。
  3. 构建的OIELLM模型在MMM数据集上表现出显著的性能提升，验证了数据集的有效性。

📝 摘要（中文）

互增强效应(MRE)在信息抽取和多任务研究中展现出广阔前景。然而，由于MRE混合数据集仅有日语版本，限制了全球研究界的深入探索。为了解决这一局限，我们推出了一个多语言MRE混合数据集(MMM)，包含英语、日语和中文的21个子数据集。本文还提出了一种由大型语言模型(LLM)辅助的数据集翻译方法，该方法利用LLM翻译原始日语数据集，显著减少了数据集构建所需的人工标注时间。此外，我们通过整合开放域命名实体识别(NER)和句子分类任务来丰富数据集。利用这个扩展的数据集，我们开发了一个统一的输入输出框架来训练一个开放域信息抽取大语言模型(OIELLM)。OIELLM模型展示了有效处理新的MMM数据集的能力，并在性能上取得了显著提升。OIELLM模型和数据集已在HuggingFace上开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有互增强效应（MRE）数据集主要集中于日语，缺乏其他语言版本，这限制了MRE在多语言环境下的研究和应用。现有方法难以充分利用多语言数据进行信息抽取和多任务学习，阻碍了模型性能的进一步提升。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多语言的MRE混合数据集（MMM），并利用大型语言模型（LLM）辅助翻译，降低数据集构建的成本。通过在MMM数据集上训练开放域信息抽取大语言模型（OIELLM），提升模型在多语言环境下的信息抽取能力。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 数据集构建：收集日语MRE数据集，并利用LLM进行翻译，生成英语和中文版本。2) 数据集增强：整合开放域命名实体识别（NER）和句子分类任务，丰富数据集的内容。3) 模型训练：使用统一的输入输出框架，在MMM数据集上训练OIELLM模型。4) 模型评估：在新的MMM数据集上评估OIELLM模型的性能。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 构建了多语言的MRE混合数据集MMM，填补了该领域的空白。2) 提出了基于LLM辅助的数据集翻译方法，显著降低了数据集构建的成本。3) 开发了开放域信息抽取大语言模型OIELLM，能够有效处理多语言信息抽取任务。与现有方法相比，该方法能够更好地利用多语言数据，提升模型在多语言环境下的信息抽取能力。

关键设计：论文中关于数据集构建的关键设计包括：1) 选择高质量的日语MRE数据集作为翻译的基础。2) 使用LLM进行翻译时，进行人工校对，保证翻译质量。3) 在数据集中整合开放域NER和句子分类任务，增加数据集的多样性。关于模型训练的关键设计包括：1) 使用统一的输入输出框架，简化模型的设计和训练。2) 采用合适的损失函数，优化模型的性能。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OIELLM模型在新的MMM数据集上表现出显著的性能提升。具体性能数据和对比基线在摘要中未给出，属于未知信息。但论文强调了OIELLM模型能够有效处理新的MMM数据集，证明了该数据集和模型的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多语言信息抽取、跨语言知识图谱构建、多语言问答系统等领域。通过利用多语言数据，可以提升信息抽取系统的准确性和泛化能力，为跨文化交流和信息共享提供更好的支持。未来，该研究可以进一步扩展到更多的语言和任务，构建更加完善的多语言信息抽取系统。

📄 摘要（原文）

The Mutual Reinforcement Effect (MRE) represents a promising avenue in information extraction and multitasking research. Nevertheless, its applicability has been constrained due to the exclusive availability of MRE mix datasets in Japanese, thereby limiting comprehensive exploration by the global research community. To address this limitation, we introduce a Multilingual MRE mix dataset (MMM) that encompasses 21 sub-datasets in English, Japanese, and Chinese. In this paper, we also propose a method for dataset translation assisted by Large Language Models (LLMs), which significantly reduces the manual annotation time required for dataset construction by leveraging LLMs to translate the original Japanese datasets. Additionally, we have enriched the dataset by incorporating open-domain Named Entity Recognition (NER) and sentence classification tasks. Utilizing this expanded dataset, we developed a unified input-output framework to train an Open-domain Information Extraction Large Language Model (OIELLM). The OIELLM model demonstrates the capability to effectively process novel MMM datasets, exhibiting significant improvements in performance. The OIELLM model and datasets is open-source in HuggingFace: https://ganchengguang.github.io/MRE/