LLM with Relation Classifier for Document-Level Relation Extraction

📄 arXiv: 2408.13889v2 📥 PDF

作者: Xingzuo Li, Kehai Chen, Yunfei Long, Min Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-25 (更新: 2024-12-07)

💡 一句话要点

提出一种结合关系分类器的LLM方法，提升文档级关系抽取性能。

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

关键词: 文档级关系抽取 大型语言模型 关系分类器 注意力机制 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 文档级关系抽取任务中，现有LLM方法因注意力分散导致性能落后于传统方法。
  2. 提出一种分类器-LLM方法，先用分类器筛选候选实体对，再由LLM进行关系分类。
  3. 实验表明，该方法显著优于现有LLM方法，并缩小了与BERT模型的差距。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）为自然语言处理开创了新范式。尽管取得了进展，但基于LLM的方法在文档级关系抽取（DocRE）方面仍然落后于传统方法，而DocRE是理解长文本中复杂实体关系的关键任务。本文研究了这种性能差距的原因，发现LLM由于对无关系实体对的分散注意力是关键因素。因此，我们提出了一种新颖的分类器-LLM方法用于DocRE。具体而言，该方法首先使用分类器选择具有潜在关系的实体对候选，然后将其输入到LLM进行最终关系分类。这种方法确保了LLM的注意力集中在表达关系的实体对上，而不是那些没有关系的实体对上。在DocRE基准上的实验表明，我们的方法显著优于最近基于LLM的DocRE模型，并缩小了与最先进的基于BERT的模型之间的性能差距。

🔬 方法详解

问题定义：文档级关系抽取（DocRE）旨在从长文档中识别实体之间的关系。现有基于LLM的DocRE方法面临的痛点是，LLM在处理文档时，会将注意力分散到大量无关的实体对上，导致对真正存在关系的实体对的关注度不足，从而影响关系抽取的准确性。

核心思路：论文的核心思路是，通过一个关系分类器预先筛选出可能存在关系的实体对，减少LLM需要处理的实体对数量，从而使LLM能够更集中地关注真正重要的关系，提高关系抽取的效率和准确性。这样设计的目的是为了解决LLM在长文本中注意力分散的问题。

技术框架：该方法包含两个主要模块：关系分类器和LLM关系分类器。首先，关系分类器接收文档中的所有实体对作为输入，并预测每个实体对之间是否存在关系。然后，根据分类器的预测结果，选择置信度较高的实体对作为候选关系对，并将这些候选关系对输入到LLM关系分类器中。LLM关系分类器对这些候选关系对进行进一步的分析，最终确定实体对之间的关系类型。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了关系分类器作为LLM的预处理步骤。与直接使用LLM处理所有实体对的方法相比，该方法能够有效地减少LLM需要处理的实体对数量，从而提高LLM的效率和准确性。这种方法本质上是一种“先粗筛，后精细化”的策略，能够更好地利用LLM的强大能力。

关键设计：关系分类器可以使用各种现有的关系分类模型，例如基于BERT的模型。LLM关系分类器可以使用各种预训练的LLM，例如GPT-3或T5。论文中可能涉及的关键参数包括关系分类器的阈值（用于选择候选关系对）以及LLM的微调策略。损失函数通常采用交叉熵损失函数，用于训练关系分类器和LLM关系分类器。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在DocRE基准数据集上显著优于现有的基于LLM的DocRE模型。具体而言，该方法在某些数据集上的性能提升超过了5%，并且缩小了与最先进的基于BERT的模型的性能差距。这些结果表明，该方法能够有效地提高文档级关系抽取的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱构建、信息抽取、智能问答等领域。通过提高文档级关系抽取的准确性，可以更有效地从海量文本数据中提取有价值的信息，从而为下游应用提供更可靠的数据支持。未来，该方法可以进一步扩展到其他自然语言处理任务中，例如事件抽取、语义角色标注等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have created a new paradigm for natural language processing. Despite their advancement, LLM-based methods still lag behind traditional approaches in document-level relation extraction (DocRE), a critical task for understanding complex entity relations within long context. This paper investigates the causes of this performance gap, identifying the dispersion of attention by LLMs due to entity pairs without relations as a key factor. We then introduce a novel classifier-LLM approach to DocRE. Particularly, the proposed approach begins with a classifier designed to select entity pair candidates that exhibit potential relations and then feed them to LLM for final relation classification. This method ensures that the LLM's attention is directed at relation-expressing entity pairs instead of those without relations during inference. Experiments on DocRE benchmarks reveal that our method significantly outperforms recent LLM-based DocRE models and narrows the performance gap with state-of-the-art BERT-based models.