Dialogue-Based Multi-Dimensional Relationship Extraction from Novels
作者: Yuchen Yan, Hanjie Zhao, Senbin Zhu, Hongde Liu, Zhihong Zhang, Yuxiang Jia
分类: cs.CL
发布日期: 2025-07-07
备注: The paper has been accepted by NLPCC2025. 12 pages, 5 figures, 5 tables
💡 一句话要点
提出基于LLM的对话式多维度关系抽取方法，用于解决小说领域的人物关系抽取难题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 关系抽取 大型语言模型 小说文本 对话数据 上下文学习 知识图谱 文学分析
📋 核心要点
- 小说文本的复杂语境和隐式表达使得自动抽取人物关系面临巨大挑战。
- 该方法通过关系维度分离、对话数据构建和上下文学习策略，提升了抽取性能。
- 实验结果表明，该方法在多个评估指标上优于传统基线，促进了人物关系网络的自动构建。
📝 摘要（中文）
关系抽取是自然语言处理中的一项关键任务，在知识图谱构建和文学分析中具有广泛的应用。然而，小说文本中复杂的语境和隐式表达给自动人物关系抽取带来了巨大的挑战。本研究侧重于小说领域的关系抽取，并提出了一种基于大型语言模型（LLM）的方法。通过结合关系维度分离、对话数据构建和上下文学习策略，该方法提高了抽取性能。利用对话结构信息，增强了模型理解隐式关系的能力，并在复杂语境中表现出强大的适应性。此外，我们构建了一个高质量的中文小说关系抽取数据集，以解决标注资源匮乏的问题，并支持未来的研究。实验结果表明，我们的方法在多个评估指标上优于传统基线，并成功地促进了小说中人物关系网络的自动构建。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决小说领域中人物关系自动抽取的问题。现有方法难以处理小说文本中复杂的语境和隐式表达，导致关系抽取性能不佳。缺乏高质量的中文小说关系抽取数据集也是一个重要痛点。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大理解能力，结合关系维度分离、对话数据构建和上下文学习策略，从而提高模型在复杂语境下理解隐式关系的能力。通过构建对话数据，模拟人物之间的交互，帮助模型更好地捕捉人物关系。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 关系维度分离：将人物关系划分为多个维度，例如朋友、亲戚、敌人等，分别进行抽取。2) 对话数据构建：从小说文本中提取人物对话，构建对话数据集。3) 上下文学习：利用LLM的上下文学习能力，通过少量示例引导模型进行关系抽取。4) 关系抽取：使用训练好的LLM模型，从小说文本中抽取人物关系。
关键创新：该方法的关键创新在于：1) 结合了关系维度分离和对话数据构建，更有效地利用了小说文本中的信息。2) 利用LLM的上下文学习能力，减少了对大量标注数据的依赖。3) 构建了一个高质量的中文小说关系抽取数据集，为未来的研究提供了资源。
关键设计：论文中没有明确给出关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。上下文学习的具体prompt设计，以及对话数据构建的具体规则是关键的设计细节，但论文摘要中没有详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个评估指标上优于传统基线，证明了其有效性。此外，论文构建了一个高质量的中文小说关系抽取数据集，为该领域的研究提供了宝贵的资源。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于知识图谱构建、文学作品分析、智能阅读理解等领域。通过自动抽取小说中的人物关系，可以帮助读者更好地理解故事情节和人物关系，也可以为文学研究者提供更深入的分析工具。未来，该技术还可以扩展到其他类型的文本，例如新闻报道、历史文献等。
📄 摘要（原文）
Relation extraction is a crucial task in natural language processing, with broad applications in knowledge graph construction and literary analysis. However, the complex context and implicit expressions in novel texts pose significant challenges for automatic character relationship extraction. This study focuses on relation extraction in the novel domain and proposes a method based on Large Language Models (LLMs). By incorporating relationship dimension separation, dialogue data construction, and contextual learning strategies, the proposed method enhances extraction performance. Leveraging dialogue structure information, it improves the model's ability to understand implicit relationships and demonstrates strong adaptability in complex contexts. Additionally, we construct a high-quality Chinese novel relation extraction dataset to address the lack of labeled resources and support future research. Experimental results show that our method outperforms traditional baselines across multiple evaluation metrics and successfully facilitates the automated construction of character relationship networks in novels.