Large Language Models for Zero-Shot Multicultural Name Recognition

📄 arXiv: 2507.04149v1 📥 PDF

作者: Thanakorn Phonchai, Surasakdi Siripong, Nicholas Patterson, Owen Campbell

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-05

💡 一句话要点

提出Prompt-Engineered Fine-Tuning框架，解决零样本跨文化姓名识别难题。

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

关键词: 跨文化姓名识别 零样本学习 大型语言模型 提示工程 知识图谱 对抗数据增强

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理跨文化背景下未曾出现过的新姓名时表现不佳，无法满足日益全球化的数字环境需求。
  2. 论文提出PEFT框架，通过提示工程、文化知识图谱集成和对抗数据增强，提升LLM在零样本姓名识别中的能力。
  3. 实验结果表明，PEFT方法显著优于传统深度学习模型，在零样本姓名识别中取得了显著的准确率提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的Prompt-Engineered Fine-Tuning (PEFT) 框架，用于解决零样本跨文化姓名识别问题。该框架结合了对抗数据增强和文化知识图谱集成，旨在显著提升大型语言模型（LLM）在零样本条件下的跨文化姓名识别能力。该方法利用预训练LLM强大的语言理解能力，将识别任务转化为引导生成问题。通过精心的提示工程、动态集成来自知识图谱的显式文化知识以及对抗数据增强，该方法赋予LLM推断未知姓名文化起源的能力。实验结果表明，PEFT方法始终优于已建立的深度学习基线，包括带有文化标签的先进Bi-LSTM模型，总体准确率达到93.1%，在具有挑战性的零样本姓名识别中准确率达到89.5%。消融研究证实了每个组成部分的协同贡献，而人工评估表明该方法的性能接近人类专家判断。这项工作标志着跨文化姓名识别的重大飞跃，为实际应用提供了一种高效且可扩展的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决跨文化姓名识别，特别是零样本场景下的姓名识别问题。现有方法，如传统的机器学习和深度学习模型，在面对不同语言和文化背景下大量且新颖的姓名组合时，泛化能力不足，准确率较低。这些方法通常依赖于大量标注数据，难以适应零样本场景的需求。

核心思路：论文的核心思路是将姓名识别任务转化为一个基于大型语言模型的生成任务。通过精心设计的提示（Prompt Engineering），引导LLM利用其预训练的语言知识和推理能力，直接生成姓名的文化起源信息。这种方法避免了对大量标注数据的依赖，从而实现了零样本学习。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 提示工程模块：设计合适的提示模板，将姓名识别任务转化为LLM可以理解和执行的生成任务。2) 文化知识图谱集成模块：从知识图谱中提取与姓名相关的文化信息，并将其动态地融入到提示中，为LLM提供额外的上下文知识。3) 对抗数据增强模块：生成对抗样本，用于增强模型的鲁棒性和泛化能力。

关键创新：最重要的技术创新点在于将提示工程、文化知识图谱和对抗数据增强相结合，充分利用了LLM的预训练知识和推理能力，实现了零样本跨文化姓名识别。与传统方法相比，该方法无需大量标注数据，并且能够更好地处理未知的姓名组合。

关键设计：提示工程方面，设计了多种提示模板，并根据不同的文化背景进行调整。文化知识图谱集成方面，采用了动态集成策略，根据输入的姓名选择相关的文化信息。对抗数据增强方面，使用了基于梯度的方法生成对抗样本，并将其用于模型的微调。

📊 实验亮点

实验结果表明，PEFT方法在跨文化姓名识别任务中取得了显著的性能提升。在总体准确率上达到了93.1%，在更具挑战性的零样本姓名识别任务中，准确率也达到了89.5%。与传统的Bi-LSTM模型相比，PEFT方法在零样本场景下取得了显著的优势。消融实验证明了各个模块的有效性，人工评估表明该方法的性能接近人类专家水平。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于身份验证、反欺诈、客户关系管理、社交媒体分析等领域。例如，在国际贸易中，准确识别客户姓名背后的文化背景有助于评估风险和建立信任。在社交媒体分析中，可以用于识别虚假账号和恶意行为。未来，该技术有望进一步扩展到其他文化相关的自然语言处理任务中。

📄 摘要（原文）

The robust and accurate recognition of multicultural names, particularly those not previously encountered, is a critical challenge in an increasingly globalized digital landscape. Traditional methods often falter when confronted with the vast diversity and novel permutations of names across different linguistic and cultural backgrounds. This paper introduces a novel framework, Prompt-Engineered Fine-Tuning (PEFT) for Large Language Models (LLMs) with Adversarial Data Augmentation and Cultural Knowledge Graph Integration, designed to significantly enhance zero-shot multicultural name recognition. Our approach leverages the powerful linguistic understanding of pre-trained LLMs, transforming the recognition task into a guided generation problem. Through meticulous prompt engineering, dynamic integration of explicit cultural knowledge derived from knowledge graphs, and the strategic application of adversarial data augmentation, we equip the LLM with an unprecedented ability to infer the cultural origin of unseen names. Extensive experiments demonstrate that our PEFT method consistently outperforms established deep learning baselines, including advanced Bi-LSTM models with cultural tags, achieving an impressive 93.1\% overall accuracy and a remarkable 89.5\% accuracy on challenging zero-shot name identification. An in-depth ablation study confirms the synergistic contribution of each component, while a human evaluation highlights our method's performance approaching human expert judgment. This work signifies a substantial leap in multicultural name recognition, offering a highly effective and scalable solution for real-world applications.