Span-level Emotion-Cause-Category Triplet Extraction with Instruction Tuning LLMs and Data Augmentation
作者: Xiangju Li, Dong Yang, Xiaogang Zhu, Faliang Huang, Peng Zhang, Zhongying Zhao
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-04-13
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于指令调优LLM和数据增强的Span级情感-原因-类别三元组抽取方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 情感原因分析 三元组抽取 指令调优 大型语言模型 数据增强 低秩适应 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有情感原因分析方法在处理Span级三元组抽取时，面临信息冗余和情感类别难以准确确定的问题。
- 论文提出一种基于指令调优和数据增强的框架，利用LLM进行细粒度的Span级三元组抽取。
- 实验结果表明，该方法在Span级情感-原因-类别三元组抽取指标上至少提高了12.8%，效果显著。
📝 摘要（中文）
本文针对情感原因分析中一项新的复杂挑战——Span级情感-原因-类别三元组抽取，提出了创新性的框架。该任务旨在识别文本中的情感片段、原因片段及其相关情感类别，从而形成结构化的三元组。现有研究主要集中在子句级情感-原因对抽取和Span级情感-原因检测，但面临信息冗余和情感类别难以准确确定等挑战，尤其是在情感表达隐晦或模糊时。为了克服这些挑战，本研究探索了一种细粒度的Span级三元组抽取方法，并利用指令调优和基于大型语言模型的数据增强技术。该方法采用特定任务的三元组抽取指令，并利用低秩适应来微调大型语言模型，无需复杂的任务特定架构。此外，还开发了一种基于Prompt的数据增强策略，通过引导大型语言模型生成高质量的合成训练数据来解决数据稀缺问题。实验结果表明，该方法显著优于现有基线方法，在Span级情感-原因-类别三元组抽取指标上至少提高了12.8%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决Span级情感-原因-类别三元组抽取问题。现有方法主要集中在子句级别或仅检测情感-原因对，无法有效处理Span级别的细粒度信息，并且在情感表达隐晦或模糊时，难以准确确定情感类别。此外，现有方法常常需要复杂的任务特定架构，泛化能力有限。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大理解和生成能力，通过指令调优（Instruction Tuning）使其能够直接执行Span级情感-原因-类别三元组抽取任务。同时，为了解决数据稀缺问题，采用Prompt-based数据增强策略，生成高质量的合成训练数据，从而提升模型的泛化能力和鲁棒性。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：指令调优模块和数据增强模块。首先，设计特定任务的指令，用于指导LLM进行三元组抽取。然后，利用低秩适应（LoRA）技术对LLM进行微调，以适应特定任务。同时，利用Prompt-based数据增强模块生成额外的训练数据，进一步提升模型性能。整个流程无需复杂的任务特定架构，可以直接利用预训练的LLM。
关键创新：论文的关键创新在于将指令调优和数据增强技术应用于Span级情感-原因-类别三元组抽取任务。与现有方法相比，该方法无需复杂的任务特定架构，可以直接利用预训练的LLM，并且能够有效处理情感表达隐晦或模糊的情况。此外，Prompt-based数据增强策略能够有效缓解数据稀缺问题，提升模型的泛化能力。
关键设计：在指令调优模块，论文设计了特定任务的指令，例如“从以下文本中抽取情感片段、原因片段及其对应的情感类别”。在数据增强模块，论文采用Prompt-based方法，通过设计合适的Prompt，引导LLM生成高质量的合成训练数据。具体来说，Prompt可以包含情感类别、情感片段和原因片段等信息，从而生成符合任务要求的训练样本。论文使用了低秩适应（LoRA）技术来微调LLM，LoRA通过冻结预训练模型的参数，并引入少量的可训练参数，从而降低了计算成本和存储需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在Span级情感-原因-类别三元组抽取任务上取得了显著的性能提升，至少超过现有基线方法12.8%。这表明该方法能够有效处理Span级别的细粒度信息，并且能够准确确定情感类别，即使在情感表达隐晦或模糊的情况下。此外，数据增强策略也显著提升了模型的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于情感分析、舆情监控、智能客服等领域。通过准确抽取文本中的情感、原因和类别信息，可以帮助企业更好地了解用户的情感需求，及时发现潜在的危机，并提供个性化的服务。此外，该技术还可以应用于心理健康评估、社交媒体分析等领域，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Span-level emotion-cause-category triplet extraction represents a novel and complex challenge within emotion cause analysis. This task involves identifying emotion spans, cause spans, and their associated emotion categories within the text to form structured triplets. While prior research has predominantly concentrated on clause-level emotion-cause pair extraction and span-level emotion-cause detection, these methods often confront challenges originating from redundant information retrieval and difficulty in accurately determining emotion categories, particularly when emotions are expressed implicitly or ambiguously. To overcome these challenges, this study explores a fine-grained approach to span-level emotion-cause-category triplet extraction and introduces an innovative framework that leverages instruction tuning and data augmentation techniques based on large language models. The proposed method employs task-specific triplet extraction instructions and utilizes low-rank adaptation to fine-tune large language models, eliminating the necessity for intricate task-specific architectures. Furthermore, a prompt-based data augmentation strategy is developed to address data scarcity by guiding large language models in generating high-quality synthetic training data. Extensive experimental evaluations demonstrate that the proposed approach significantly outperforms existing baseline methods, achieving at least a 12.8% improvement in span-level emotion-cause-category triplet extraction metrics. The results demonstrate the method's effectiveness and robustness, offering a promising avenue for advancing research in emotion cause analysis. The source code is available at https://github.com/zxgnlp/InstruDa-LLM.