Label Alignment and Reassignment with Generalist Large Language Model for Enhanced Cross-Domain Named Entity Recognition

📄 arXiv: 2407.17344v1 📥 PDF

作者: Ke Bao, Chonghuan Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-24

备注: 9 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出LAR方法，利用通用大语言模型解决跨领域命名实体识别中的标签冲突问题。

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

关键词: 跨领域命名实体识别 标签对齐 标签重分配 大语言模型 零样本学习

📋 核心要点

  1. 跨领域命名实体识别面临标签冲突问题，现有方法侧重知识迁移，忽略了标签体系差异。
  2. LAR方法通过标签对齐和重分配，利用大语言模型增强类型推断，解决标签冲突。
  3. 实验结果表明，LAR方法在监督和零样本跨领域NER任务中均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种标签对齐和重分配方法（LAR），旨在解决跨领域命名实体识别中的标签冲突问题。该方法包含两个核心步骤：源域和目标域之间的标签对齐，以及用于类型推断的标签重分配。通过集成诸如ChatGPT等先进的大规模语言模型，标签重分配过程可以得到显著增强。我们在命名实体识别数据集上进行了广泛的实验，涵盖了监督和零样本场景。实验结果表明，与现有最先进方法相比，我们的方法在监督和零样本跨领域设置下均表现出显著的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：跨领域命名实体识别（NER）任务中，不同领域的数据集可能使用不同的标签体系，导致标签冲突。例如，一个实体在源域中被标记为“组织机构”，而在目标域中被标记为“公司”。现有方法主要关注知识迁移，但忽略了这种标签体系的差异，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思路是首先对源域和目标域的标签进行对齐，然后利用大语言模型（如ChatGPT）进行标签重分配，从而解决标签冲突问题。标签对齐旨在建立源域和目标域标签之间的对应关系，而标签重分配则利用大语言模型的上下文理解能力，为目标域的实体赋予更准确的标签。

技术框架：LAR方法包含两个主要阶段：1) 标签对齐：该阶段旨在建立源域和目标域标签之间的映射关系。具体方法未知，但推测可能使用基于语义相似度或知识库的方法。2) 标签重分配：该阶段利用大语言模型，根据上下文信息，为目标域的实体重新分配标签。该阶段的关键是prompt的设计，如何有效地利用大语言模型的知识和推理能力。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将通用大语言模型引入到跨领域NER的标签重分配过程中。与传统的基于规则或统计的方法相比，大语言模型具有更强的上下文理解能力和知识储备，可以更准确地推断实体的类型。

关键设计：论文中关于标签对齐和重分配的具体技术细节未知。但是，可以推测标签对齐可能使用了余弦相似度等方法来计算标签之间的语义相似度。标签重分配的关键在于如何设计有效的prompt，以引导大语言模型进行类型推断。损失函数和网络结构等细节未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LAR方法在监督和零样本跨领域NER任务中均取得了显著的性能提升，超越了现有最先进的方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，但强调了其“remarkable performance”。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种跨领域文本信息抽取任务，例如从新闻领域迁移到医疗领域的实体识别。该方法能够有效解决不同领域标签体系不一致的问题，提高模型在实际应用中的泛化能力。未来，该方法可以进一步扩展到其他自然语言处理任务，如关系抽取、事件抽取等。

📄 摘要（原文）

Named entity recognition on the in-domain supervised and few-shot settings have been extensively discussed in the NLP community and made significant progress. However, cross-domain NER, a more common task in practical scenarios, still poses a challenge for most NER methods. Previous research efforts in that area primarily focus on knowledge transfer such as correlate label information from source to target domains but few works pay attention to the problem of label conflict. In this study, we introduce a label alignment and reassignment approach, namely LAR, to address this issue for enhanced cross-domain named entity recognition, which includes two core procedures: label alignment between source and target domains and label reassignment for type inference. The process of label reassignment can significantly be enhanced by integrating with an advanced large-scale language model such as ChatGPT. We conduct an extensive range of experiments on NER datasets involving both supervised and zero-shot scenarios. Empirical experimental results demonstrate the validation of our method with remarkable performance under the supervised and zero-shot out-of-domain settings compared to SOTA methods.