DocIE@XLLM25: In-Context Learning for Information Extraction using Fully Synthetic Demonstrations

📄 arXiv: 2507.05997v1 📥 PDF

作者: Nicholas Popovič, Ashish Kangen, Tim Schopf, Michael Färber

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-08

💡 一句话要点

提出一种基于全合成示例的上下文学习方法，用于文档级信息抽取。

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

关键词: 信息抽取 上下文学习 大型语言模型 合成数据生成 文档级处理

📋 核心要点

  1. 文档级实体和关系抽取任务中，高质量标注数据的稀缺性限制了零样本和少样本学习方法的应用。
  2. 该论文提出了一种基于大型语言模型的全自动流程，通过合成数据生成和上下文学习来解决该问题。
  3. 实验结果表明，即使使用最先进的大型语言模型，文档级上下文联合实体和关系抽取仍然具有挑战性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种全自动、基于大型语言模型（LLM）的流程，用于合成数据生成和上下文学习，以解决文档级实体和关系抽取问题，尤其是在零样本或少样本场景下，高质量标注语料稀缺的挑战。与依赖手动标注示例或直接零样本推理的现有方法不同，该方法结合了合成数据生成与基于检索的上下文学习，并使用针对推理优化过的语言模型。这使得我们能够在无需手动标注的情况下构建高质量的示例数据库，并在推理时动态检索相关示例。基于此方法，我们生成了一个包含超过5000篇维基百科摘要的合成数据集，其中包含约59000个实体和30000个关系三元组。最后，我们在DocIE共享任务上评估了上下文学习的性能，在零样本设置下从长文档中抽取实体和关系。结果表明，即使对于最先进的大型语言模型，文档级上下文联合实体和关系抽取仍然是一项具有挑战性的任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文档级实体和关系抽取任务中，高质量标注数据稀缺的问题。现有方法要么依赖于手动标注的少量样本，成本高昂且泛化性差，要么直接进行零样本推理，效果往往不佳。因此，如何利用有限的资源，提升文档级信息抽取的性能，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）自动生成合成数据，并结合检索增强的上下文学习（Retrieval-Augmented In-Context Learning）方法。通过LLM生成大量高质量的合成数据，构建一个示例数据库。在推理阶段，根据输入文档的特点，从数据库中检索最相关的示例，并将其作为上下文提供给LLM，从而提升抽取性能。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 合成数据生成阶段：利用LLM生成包含实体和关系标注的维基百科摘要，构建合成数据集。2) 上下文学习阶段：对于给定的文档，首先使用检索模块从合成数据集中检索最相关的示例，然后将检索到的示例与输入文档拼接成prompt，输入到LLM中进行实体和关系抽取。

关键创新：该方法的主要创新在于：1) 完全依赖合成数据，无需人工标注，降低了数据获取成本。2) 结合了合成数据生成和检索增强的上下文学习，充分利用了LLM的生成能力和检索能力。3) 使用了针对推理优化过的语言模型，提升了推理效率和准确性。

关键设计：在合成数据生成阶段，使用了特定的prompt模板，引导LLM生成高质量的实体和关系标注。在上下文学习阶段，使用了余弦相似度等方法来衡量输入文档与合成示例之间的相关性，并选择Top-K个最相关的示例作为上下文。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文构建了一个包含超过5000篇维基百科摘要的合成数据集，其中包含约59000个实体和30000个关系三元组。在DocIE共享任务上的实验结果表明，即使使用最先进的大型语言模型，文档级上下文联合实体和关系抽取仍然具有挑战性，这为未来的研究方向提供了启示。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化文档处理、知识图谱构建、智能问答系统等领域。通过自动生成训练数据和利用上下文学习，可以降低信息抽取系统的开发成本，并提升其在各种实际场景中的应用效果。未来，该方法有望扩展到其他自然语言处理任务中，例如文本摘要、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

Large, high-quality annotated corpora remain scarce in document-level entity and relation extraction in zero-shot or few-shot settings. In this paper, we present a fully automatic, LLM-based pipeline for synthetic data generation and in-context learning for document-level entity and relation extraction. In contrast to existing approaches that rely on manually annotated demonstrations or direct zero-shot inference, our method combines synthetic data generation with retrieval-based in-context learning, using a reasoning-optimized language model. This allows us to build a high-quality demonstration database without manual annotation and to dynamically retrieve relevant examples at inference time. Based on our approach we produce a synthetic dataset of over $5k$ Wikipedia abstracts with approximately $59k$ entities and $30k$ relation triples. Finally, we evaluate in-context learning performance on the DocIE shared task, extracting entities and relations from long documents in a zero-shot setting. We find that in-context joint entity and relation extraction at document-level remains a challenging task, even for state-of-the-art large language models.