GuideX: Guided Synthetic Data Generation for Zero-Shot Information Extraction

📄 arXiv: 2506.00649v1 📥 PDF

作者: Neil De La Fuente, Oscar Sainz, Iker García-Ferrero, Eneko Agirre

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-31

备注: ACL Findings 2025

💡 一句话要点

GuideX：引导式合成数据生成，用于零样本信息抽取

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

关键词: 信息抽取 零样本学习 合成数据生成 领域泛化 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有信息抽取系统依赖于领域特定的标注数据，成本高昂且难以泛化到新领域。
  2. GUIDEX通过自动生成领域相关的合成数据，提升模型在零样本信息抽取任务中的泛化能力。
  3. 实验表明，GUIDEX在多个NER基准测试中显著提升了模型性能，无需或仅需少量人工标注。

📝 摘要（中文）

信息抽取(IE)系统传统上是领域特定的，需要昂贵的适配过程，包括专家模式设计、数据标注和模型训练。虽然大型语言模型在零样本IE中显示出潜力，但在标签定义不同的未见领域中，性能会显著下降。本文介绍了一种新方法GUIDEX，它可以自动定义领域特定的模式，推断指南，并生成合成标记实例，从而实现更好的跨领域泛化。使用GUIDEX微调Llama 3.1在七个零样本命名实体识别基准测试中创下了新的state-of-the-art。与之前的方法相比，使用GUIDEX训练的模型在没有人工标注数据的情况下获得了高达7 F1的提升，并且在与人工标注数据结合使用时，F1值提高了近2。在GUIDEX上训练的模型表现出对复杂、领域特定标注模式的增强理解。代码、模型和合成数据集可在neilus03.github.io/guidex.com上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有的信息抽取系统通常需要针对特定领域进行定制，这涉及到专家设计模式、人工标注数据以及模型训练等多个环节，成本高昂。即使是大型语言模型，在面对标签定义不同的新领域时，其零样本信息抽取性能也会显著下降。因此，如何提升信息抽取系统在未见领域中的泛化能力是一个关键问题。

核心思路：GUIDEX的核心思路是利用大型语言模型自动生成领域相关的合成数据，从而提升模型在零样本场景下的泛化能力。具体来说，GUIDEX首先自动定义领域特定的模式，然后推断标注指南，最后生成合成的标注实例。通过在这些合成数据上进行训练，模型可以更好地理解和适应新的领域。

技术框架：GUIDEX主要包含以下几个阶段：1) 领域模式定义：利用大型语言模型自动生成领域相关的实体类型和关系类型。2) 标注指南推断：基于定义的领域模式，利用大型语言模型生成详细的标注指南，明确每个实体类型和关系类型的定义和标注规则。3) 合成数据生成：根据标注指南，利用大型语言模型生成带有标注的合成数据。4) 模型训练：使用生成的合成数据微调大型语言模型，提升其在零样本信息抽取任务中的性能。

关键创新：GUIDEX的关键创新在于其完全自动化地生成领域特定合成数据的能力。与传统方法需要人工设计模式和标注数据不同，GUIDEX可以自动完成这些步骤，大大降低了信息抽取系统的开发成本和时间。此外，GUIDEX生成的合成数据能够更好地反映领域特定的标注模式，从而提升了模型的泛化能力。

关键设计：GUIDEX使用Llama 3.1作为基础模型，并对其进行微调。在合成数据生成阶段，GUIDEX采用了多种策略来保证数据的质量和多样性，例如使用不同的prompt来生成不同的实例，以及对生成的数据进行过滤和清洗。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用GUIDEX微调Llama 3.1在七个零样本命名实体识别基准测试中创下了新的state-of-the-art。与之前的方法相比，使用GUIDEX训练的模型在没有人工标注数据的情况下获得了高达7 F1的提升，并且在与人工标注数据结合使用时，F1值提高了近2。这些结果表明GUIDEX能够有效地提升模型在零样本信息抽取任务中的性能。

🎯 应用场景

GUIDEX在信息抽取领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速构建针对特定领域的零样本信息抽取系统，例如金融、医疗、法律等领域。此外，GUIDEX还可以用于数据增强，提升现有信息抽取系统的性能。该研究有望降低信息抽取系统的开发成本，加速其在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

Information Extraction (IE) systems are traditionally domain-specific, requiring costly adaptation that involves expert schema design, data annotation, and model training. While Large Language Models have shown promise in zero-shot IE, performance degrades significantly in unseen domains where label definitions differ. This paper introduces GUIDEX, a novel method that automatically defines domain-specific schemas, infers guidelines, and generates synthetically labeled instances, allowing for better out-of-domain generalization. Fine-tuning Llama 3.1 with GUIDEX sets a new state-of-the-art across seven zeroshot Named Entity Recognition benchmarks. Models trained with GUIDEX gain up to 7 F1 points over previous methods without humanlabeled data, and nearly 2 F1 points higher when combined with it. Models trained on GUIDEX demonstrate enhanced comprehension of complex, domain-specific annotation schemas. Code, models, and synthetic datasets are available at neilus03.github.io/guidex.com