Few-Shot Joint Multimodal Entity-Relation Extraction via Knowledge-Enhanced Cross-modal Prompt Model
作者: Li Yuan, Yi Cai, Junsheng Huang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-10-18 (更新: 2025-03-23)
备注: accepted by ACM MM 2024
💡 一句话要点
提出知识增强跨模态Prompt模型，解决少样本多模态实体关系联合抽取问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 少样本学习 多模态学习 实体关系抽取 知识增强 Prompt学习 大型语言模型 跨模态融合
📋 核心要点
- 现有联合多模态实体关系抽取方法依赖大量标注数据，而多模态数据的标注成本高昂，限制了其应用。
- 论文提出知识增强跨模态Prompt模型，利用大型语言模型生成补充知识，缓解少样本场景下的信息不足问题。
- 实验结果表明，该方法在少样本数据集上显著优于现有基线模型，验证了其在多模态实体关系抽取任务上的有效性。
📝 摘要（中文）
本文针对社交媒体中图文对的联合多模态实体关系抽取(JMERE)任务，该任务旨在从文本-图像对中提取实体及其关系。现有JMERE方法需要大量标注数据，而获取和标注细粒度的多模态数据极具挑战。为此，我们首先构建了符合原始数据分布的多样化和全面的少样本多模态数据集。针对少样本场景下信息不足的问题，我们提出了一种知识增强跨模态Prompt模型(KECPM)。该方法通过引导大型语言模型生成补充背景知识，有效解决了少样本场景下的信息不足问题。我们提出的方法包括两个阶段：(1)知识摄取阶段，该阶段基于语义相似性动态制定prompt，引导ChatGPT生成相关知识，并采用自我反思来提炼知识；(2)知识增强语言模型阶段，该阶段将辅助知识与原始输入融合，并利用基于Transformer的模型与JMERE所需的输出格式对齐。我们在从JMERE数据集衍生的少样本数据集上进行了广泛的评估，结果表明，该方法在微观和宏观F1分数方面均优于强大的基线模型。此外，我们还进行了定性分析和案例研究，以阐明我们模型的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决少样本条件下的联合多模态实体关系抽取（JMERE）问题。现有方法依赖大量标注数据，但在实际应用中，获取大规模标注的多模态数据成本很高。因此，如何在只有少量标注样本的情况下，有效地进行实体和关系的抽取是一个挑战。现有方法在少样本场景下表现不佳，因为它们无法充分利用有限的样本信息，并且缺乏必要的背景知识。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）生成补充知识，从而增强少样本学习的效果。具体来说，通过设计合适的Prompt，引导LLM生成与输入文本和图像相关的背景知识，并将这些知识融入到模型中，从而提高模型在少样本场景下的性能。这种方法的核心在于利用LLM的知识库来弥补少样本数据带来的信息缺失。
技术框架：KECPM模型包含两个主要阶段：知识摄取阶段和知识增强语言模型阶段。在知识摄取阶段，首先基于输入文本和图像的语义相似性，动态生成Prompt。然后，使用这些Prompt引导ChatGPT生成相关的背景知识。为了确保知识的质量，采用自我反思机制来提炼生成的知识。在知识增强语言模型阶段，将生成的辅助知识与原始输入文本和图像融合，然后输入到一个基于Transformer的模型中，该模型被训练成输出JMERE任务所需的格式。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种知识增强的Prompt学习方法，用于解决少样本多模态实体关系抽取问题。与传统的少样本学习方法不同，该方法不是直接在有限的样本上进行训练，而是利用大型语言模型生成补充知识，从而增强模型的泛化能力。此外，该方法还引入了自我反思机制，用于提炼生成的知识，进一步提高知识的质量。
关键设计：在知识摄取阶段，Prompt的设计至关重要。论文采用基于语义相似性的方法来动态生成Prompt，以确保生成的知识与输入文本和图像相关。此外，自我反思机制的具体实现方式未知。在知识增强语言模型阶段，如何有效地融合生成的知识与原始输入也是一个关键问题，具体融合方法未知。Transformer模型的具体结构和参数设置也未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的KECPM模型在少样本JMERE数据集上取得了显著的性能提升。具体而言，在微观和宏观F1分数方面均优于现有的基线模型。论文还进行了定性分析和案例研究，进一步验证了模型的有效性。虽然具体的性能提升幅度未知，但实验结果表明，该方法能够有效地利用外部知识来提高少样本学习的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于社交媒体内容分析、舆情监控、智能客服等领域。例如，可以自动从社交媒体帖子中提取关键实体和关系，帮助分析用户观点和情感倾向。此外，该技术还可以用于构建知识图谱，为智能问答系统提供支持。未来，该方法有望扩展到其他多模态任务，例如视频理解和跨模态检索。
📄 摘要（原文）
Joint Multimodal Entity-Relation Extraction (JMERE) is a challenging task that aims to extract entities and their relations from text-image pairs in social media posts. Existing methods for JMERE require large amounts of labeled data. However, gathering and annotating fine-grained multimodal data for JMERE poses significant challenges. Initially, we construct diverse and comprehensive multimodal few-shot datasets fitted to the original data distribution. To address the insufficient information in the few-shot setting, we introduce the \textbf{K}nowledge-\textbf{E}nhanced \textbf{C}ross-modal \textbf{P}rompt \textbf{M}odel (KECPM) for JMERE. This method can effectively address the problem of insufficient information in the few-shot setting by guiding a large language model to generate supplementary background knowledge. Our proposed method comprises two stages: (1) a knowledge ingestion stage that dynamically formulates prompts based on semantic similarity guide ChatGPT generating relevant knowledge and employs self-reflection to refine the knowledge; (2) a knowledge-enhanced language model stage that merges the auxiliary knowledge with the original input and utilizes a transformer-based model to align with JMERE's required output format. We extensively evaluate our approach on a few-shot dataset derived from the JMERE dataset, demonstrating its superiority over strong baselines in terms of both micro and macro F$_1$ scores. Additionally, we present qualitative analyses and case studies to elucidate the effectiveness of our model.