MAQInstruct: Instruction-based Unified Event Relation Extraction

📄 arXiv: 2502.03954v1 📥 PDF

作者: Jun Xu, Mengshu Sun, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-06

备注: Accepted by WWW 2025 short

💡 一句话要点

MAQInstruct：通过指令调整和二分图匹配改进事件关系抽取

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

关键词: 事件关系抽取 指令学习 大型语言模型 二分图匹配 信息抽取

📋 核心要点

  1. 现有事件关系抽取方法难以处理偏离已知模式的关系，泛化能力受限。
  2. MAQInstruct将事件关系抽取转化为基于关系选择事件，并引入二分图匹配损失。
  3. 实验表明，MAQInstruct在多个大型语言模型上显著提升了事件关系抽取的性能。

📝 摘要（中文）

以往基于多分类、MASK预测或原型匹配的方法在抽取偏离已知模式的事件关系时面临挑战。最近，大型语言模型通过指令微调展现了令人印象深刻的性能。然而，在事件关系抽取任务中，基于指令的方法面临若干挑战：推理样本数量巨大，且事件之间的关系是非序列的。为了应对这些挑战，我们提出了一种改进的基于指令的事件关系抽取框架，名为MAQInstruct。首先，我们将任务从使用给定的事件-事件指令抽取事件关系，转换为使用给定的事件-关系指令选择事件，从而减少了推理所需的样本数量。然后，通过引入二分图匹配损失，我们降低了基于指令的方法对生成序列的依赖性。实验结果表明，MAQInstruct显著提高了多个LLM上事件关系抽取的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决事件关系抽取任务中，现有方法难以处理偏离已知模式的事件关系，以及基于指令的方法面临推理样本数量巨大和事件关系非序列性的挑战。现有方法通常依赖于预定义的模式或类别，难以泛化到新的或未知的关系类型。

核心思路：论文的核心思路是将传统的事件关系抽取任务进行转换，从“给定事件对，预测关系”转变为“给定关系，选择对应的事件对”。 这种转换显著减少了推理过程中需要考虑的样本数量。此外，引入二分图匹配损失来降低模型对生成顺序的依赖，从而提高抽取准确性。

技术框架：MAQInstruct框架主要包含以下几个阶段：1) 指令构建：根据预定义的事件关系类型，构建相应的指令，例如“找出Cause关系对应的事件”。2) 事件选择：利用大型语言模型，根据给定的指令，从候选事件集合中选择与该关系相关的事件。3) 二分图匹配：构建事件对与关系之间的二分图，并使用二分图匹配算法（例如匈牙利算法）来优化事件对的选择，并使用二分图匹配损失进行训练。

关键创新：该论文的关键创新在于将事件关系抽取任务转化为事件选择任务，并结合二分图匹配损失来优化抽取结果。这种转换有效地减少了推理样本的数量，并降低了模型对生成顺序的依赖。与传统的基于分类或MASK预测的方法相比，MAQInstruct更灵活，更易于泛化到新的关系类型。

关键设计：关键设计包括：1) 指令模板设计：精心设计的指令模板能够引导大型语言模型更好地理解任务目标。2) 二分图匹配损失：该损失函数鼓励模型选择与给定关系最相关的事件对，并惩罚错误的选择。损失函数的具体形式未知，但可以推测是基于匹配结果的交叉熵损失或类似的损失函数。3) 负样本采样策略：为了提高模型的鲁棒性，需要设计有效的负样本采样策略，例如随机采样或基于难例挖掘的采样方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MAQInstruct在多个大型语言模型上显著提高了事件关系抽取的性能。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要中强调了“显著提高”，说明该方法具有较强的竞争力。与基线方法相比，MAQInstruct在处理偏离已知模式的事件关系时表现出更强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于信息抽取、知识图谱构建、事件演化分析等领域。例如，可以利用MAQInstruct从新闻报道、社交媒体等文本数据中自动抽取事件关系，构建事件知识图谱，从而支持智能问答、舆情分析等应用。未来，该方法还可以扩展到其他类型的关系抽取任务，例如实体关系抽取。

📄 摘要（原文）

Extracting event relations that deviate from known schemas has proven challenging for previous methods based on multi-class classification, MASK prediction, or prototype matching. Recent advancements in large language models have shown impressive performance through instruction tuning. Nevertheless, in the task of event relation extraction, instruction-based methods face several challenges: there are a vast number of inference samples, and the relations between events are non-sequential. To tackle these challenges, we present an improved instruction-based event relation extraction framework named MAQInstruct. Firstly, we transform the task from extracting event relations using given event-event instructions to selecting events using given event-relation instructions, which reduces the number of samples required for inference. Then, by incorporating a bipartite matching loss, we reduce the dependency of the instruction-based method on the generation sequence. Our experimental results demonstrate that MAQInstruct significantly improves the performance of event relation extraction across multiple LLMs.