Graph-DPEP: Decomposed Plug and Ensemble Play for Few-Shot Document Relation Extraction with Graph-of-Thoughts Reasoning

📄 arXiv: 2411.02864v1 📥 PDF

作者: Tao Zhang, Ning Yan, Masood Mortazavi, Hoang H. Nguyen, Zhongfen Deng, Philip S. Yu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-11-05

💡 一句话要点

提出Graph-DPEP框架，利用图推理增强LLM在少样本文档关系抽取中的性能。

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

关键词: 文档关系抽取 少样本学习 图推理 大型语言模型 知识图谱

📋 核心要点

  1. 文档关系抽取任务面临结构化输出难以转换为文本，以及少样本学习信息不足的挑战。
  2. Graph-DPEP框架将关系抽取输出表示为图结构，并利用分解-插入、验证和集成-播放策略。
  3. 实验表明，Graph-DPEP框架在公开基准测试中优于现有的提示技术和语言模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在海量语料库上预训练后，在许多NLP任务中表现出令人印象深刻的少样本学习能力。将NLP任务重构为文本到文本的生成任务是一种常见的做法，以便可以提示生成式LLM来解决它。然而，由于DocRE的结构化输出格式，使用生成式LLM模型执行文档级关系抽取（DocRE）任务仍然具有挑战性，这使得转换为纯文本变得复杂。少样本和提示指令中可用的有限信息进一步增加了文档中提及实体的关系抽取的难度和挑战。在本文中，我们将结构化输出表示为图样式的三元组，而不是自然语言表达式，并利用生成式LLM进行DocRE任务。我们的方法Graph-DPEP框架基于自然语言中呈现的三元组解释思想背后的推理。在该框架中，我们首先引入了一种“分解-插入”方法，用于通过具有类型空间分解的提示从LLM执行生成，以减轻区分所有关系类型的负担。其次，我们采用验证器来校准生成并识别被忽略的查询实体对。第三，我们开发了“集成-播放”，通过利用与缺失查询对相关的子图中嵌入的推理思想，在整个类型列表上重新应用生成，以解决缺失问题。通过与现有提示技术和替代语言模型（LLM）的广泛比较，我们的框架在实验中展示了在公开基准上的卓越性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决少样本文档关系抽取（DocRE）任务中，由于结构化输出和信息不足导致的LLM性能瓶颈。现有方法难以有效利用LLM的生成能力，且容易忽略实体对之间的关系。

核心思路：核心思路是将结构化的关系抽取输出表示为图结构，并利用LLM进行图推理。通过分解关系类型空间，降低LLM的生成难度；通过验证器校准生成结果，减少遗漏；通过集成策略，利用子图信息补全缺失关系。

技术框架：Graph-DPEP框架包含三个主要模块：1) 分解-插入 (Decomposed-Plug)：将关系类型空间分解为更小的子集，分别生成关系三元组。2) 验证器 (Verifier)：使用验证器识别被忽略的实体对，并重新进行关系抽取。3) 集成-播放 (Ensemble-Play)：利用与缺失实体对相关的子图信息，在整个关系类型列表上重新生成关系三元组。

关键创新：关键创新在于将关系抽取任务转化为图推理任务，并设计了分解-插入、验证器和集成-播放三个模块，有效利用了LLM的生成能力和图结构信息。与现有方法相比，Graph-DPEP框架能够更准确地抽取文档中的关系，尤其是在少样本场景下。

关键设计：分解-插入模块中，关系类型空间的分解策略需要根据具体数据集进行调整。验证器的设计可以采用不同的分类模型，例如基于Transformer的模型。集成-播放模块中，子图信息的利用方式可以采用不同的图神经网络模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Graph-DPEP框架在公开的文档关系抽取基准测试中取得了显著的性能提升。实验结果表明，该框架优于现有的提示技术和语言模型，尤其是在少样本场景下。具体的性能数据需要在论文中查找，这里无法给出。

🎯 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。通过利用少量标注数据，即可快速构建特定领域的知识图谱，提升信息检索和推理的效率。未来可进一步扩展到其他NLP任务，例如事件抽取、实体链接等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) pre-trained on massive corpora have demonstrated impressive few-shot learning capability on many NLP tasks. Recasting an NLP task into a text-to-text generation task is a common practice so that generative LLMs can be prompted to resolve it. However, performing document-level relation extraction (DocRE) tasks with generative LLM models is still challenging due to the structured output format of DocRE, which complicates the conversion to plain text. Limited information available in few-shot samples and prompt instructions induce further difficulties and challenges in relation extraction for mentioned entities in a document. In this paper, we represent the structured output as a graph-style triplet rather than natural language expressions and leverage generative LLMs for the DocRE task. Our approach, the Graph-DPEP framework is grounded in the reasoning behind triplet explanation thoughts presented in natural language. In this framework, we first introduce a ``decomposed-plug" method for performing the generation from LLMs over prompts with type-space decomposition to alleviate the burden of distinguishing all relation types. Second, we employ a verifier for calibrating the generation and identifying overlooked query entity pairs. Third, we develop "ensemble-play", reapplying generation on the entire type list by leveraging the reasoning thoughts embedded in a sub-graph associated with the missing query pair to address the missingness issue. Through extensive comparisons with existing prompt techniques and alternative Language Models (LLMs), our framework demonstrates superior performance on publicly available benchmarks in experiments.