LLM-DER:A Named Entity Recognition Method Based on Large Language Models for Chinese Coal Chemical Domain

📄 arXiv: 2409.10077v1 📥 PDF

作者: Le Xiao, Yunfei Xu, Jing Zhao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-16

💡 一句话要点

提出LLM-DER框架，利用大语言模型解决中文煤化工领域命名实体识别难题。

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

关键词: 命名实体识别 大语言模型 领域知识图谱 少样本学习 煤化工 中文NER LLM-DER

📋 核心要点

  1. 现有深度学习NER方法依赖大规模标注数据，在特定领域面临数据稀缺挑战，少样本方法难以处理复杂实体结构。
  2. LLM-DER框架利用大语言模型生成包含实体类型的关系列表，并通过合理性和一致性评估去除错误识别实体。
  3. 实验结果表明，LLM-DER在Resume和Coal数据集上优于GPT-3.5-turbo及全监督基线，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

领域特定的命名实体识别（NER）旨在识别特定领域的实体及其类别，为构建领域知识图谱提供重要支持。目前，基于深度学习的方法被广泛应用于NER任务并取得了有效成果，但由于其依赖于大规模的标注数据，特定领域标注数据的稀缺性限制了其应用。因此，许多研究开始引入少样本方法并取得了一些成果。然而，特定领域的实体结构通常很复杂，当前的少样本方法难以适应具有复杂特征的NER任务。以中文煤化工领域为例，存在多个实体共享单个实体的复杂结构，以及同一对实体的多个关系，这影响了少样本条件下的NER任务。本文提出了一种基于大语言模型（LLMs）的实体识别框架LLM-DER，用于中文领域特定的实体识别问题，该框架通过生成包含实体类型的关系列表来丰富实体信息，并设计了一种合理性和一致性评估方法来删除错误识别的实体，从而有效地解决了特定领域中复杂的结构实体识别问题。本文在Resume数据集和自构建的煤化工数据集Coal上的实验结果表明，LLM-DER在领域特定的实体识别方面表现出色，不仅优于现有的GPT-3.5-turbo基线，而且超过了完全监督的基线，验证了其在实体识别方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决中文煤化工领域命名实体识别（NER）中，由于数据稀缺和实体结构复杂导致的识别精度低的问题。现有方法，特别是基于深度学习的NER方法，严重依赖大规模标注数据，而在特定领域，如煤化工领域，标注数据往往非常有限。此外，该领域存在复杂的实体关系，例如多个实体共享一个实体，以及同一实体对存在多种关系，这使得传统的少样本学习方法难以有效应用。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLMs）的强大知识和推理能力，在少量标注数据的基础上，通过生成包含实体类型的关系列表来增强实体信息，从而提高NER的准确性。同时，设计合理性和一致性评估方法来过滤掉LLM可能产生的错误识别实体，保证识别结果的可靠性。

技术框架：LLM-DER框架主要包含以下几个阶段：1) LLM关系生成：利用LLM生成包含实体类型信息的实体关系列表，从而丰富实体信息。2) 合理性评估：评估LLM生成的关系的合理性，去除明显错误的实体识别结果。3) 一致性评估：评估不同关系之间的一致性，进一步过滤掉不一致的实体识别结果。4) 实体识别：基于过滤后的关系列表，进行最终的实体识别。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于LLM的领域特定NER框架，有效利用了LLM的知识和推理能力。2) 设计了合理性和一致性评估方法，用于过滤LLM可能产生的错误识别结果，提高了识别的准确性和可靠性。3) 针对中文煤化工领域实体结构的复杂性，通过关系生成和评估，有效解决了少样本条件下的复杂实体识别问题。与现有方法相比，LLM-DER不需要大规模标注数据，并且能够更好地处理复杂实体关系。

关键设计：论文中关于合理性和一致性评估的具体实现细节未知，例如评估的具体指标、阈值设定等。此外，LLM的选择和prompt的设计也是关键，但论文中没有详细说明。损失函数和网络结构方面，由于是基于LLM的框架，因此主要依赖于LLM本身的预训练模型。

📊 实验亮点

LLM-DER在Resume和自构建的Coal数据集上进行了实验，结果表明其性能优于GPT-3.5-turbo基线以及全监督基线。具体性能数据未知，但论文强调了LLM-DER在领域特定实体识别方面的优越性，验证了其在少样本条件下的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于煤化工领域的知识图谱构建、智能问答系统、信息抽取等场景。通过准确识别煤化工领域的实体及其关系，可以为相关领域的决策支持、技术研发和产业升级提供有力支撑。未来，该方法可以推广到其他领域，解决领域知识图谱构建中数据稀缺和实体关系复杂的问题。

📄 摘要（原文）

Domain-specific Named Entity Recognition (NER), whose goal is to recognize domain-specific entities and their categories, provides an important support for constructing domain knowledge graphs. Currently, deep learning-based methods are widely used and effective in NER tasks, but due to the reliance on large-scale labeled data. As a result, the scarcity of labeled data in a specific domain will limit its application.Therefore, many researches started to introduce few-shot methods and achieved some results. However, the entity structures in specific domains are often complex, and the current few-shot methods are difficult to adapt to NER tasks with complex features.Taking the Chinese coal chemical industry domain as an example,there exists a complex structure of multiple entities sharing a single entity, as well as multiple relationships for the same pair of entities, which affects the NER task under the sample less condition.In this paper, we propose a Large Language Models (LLMs)-based entity recognition framework LLM-DER for the domain-specific entity recognition problem in Chinese, which enriches the entity information by generating a list of relationships containing entity types through LLMs, and designing a plausibility and consistency evaluation method to remove misrecognized entities, which can effectively solve the complex structural entity recognition problem in a specific domain.The experimental results of this paper on the Resume dataset and the self-constructed coal chemical dataset Coal show that LLM-DER performs outstandingly in domain-specific entity recognition, not only outperforming the existing GPT-3.5-turbo baseline, but also exceeding the fully-supervised baseline, verifying its effectiveness in entity recognition.