Exploring In-Context Learning for Frame-Semantic Parsing

📄 arXiv: 2507.23082v1 📥 PDF

作者: Diego Garat, Guillermo Moncecchi, Dina Wonsever

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-30

💡 一句话要点

探索上下文学习用于框架语义分析，无需微调实现高性能

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

关键词: 框架语义分析 上下文学习 大型语言模型 自然语言理解 FrameNet

📋 核心要点

  1. 现有框架语义分析方法通常需要针对特定领域进行微调，成本较高且泛化能力受限。
  2. 利用大型语言模型的上下文学习能力，通过构建特定任务提示，实现无需微调的框架语义分析。
  3. 实验表明，该方法在暴力事件相关框架的子集上取得了优异的F1分数，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了使用大型语言模型（LLMs）的上下文学习（ICL）来执行框架语义分析（FSP），而无需模型微调。框架语义分析包括识别谓词并根据框架语义标注它们的论元。我们提出了一种自动生成特定任务提示的方法，用于框架识别（FI）和框架语义角色标注（FSRL）子任务，该方法仅依赖于FrameNet数据库。这些提示由框架定义和带注释的示例构成，用于指导六种不同的LLM。在与暴力事件相关的框架子集上进行了实验。该方法取得了有竞争力的结果，FI的F1分数为94.3％，FSRL的F1分数为77.4％。研究结果表明，对于特定领域的FSP任务，ICL提供了一种实用且有效的替代传统微调的方法。

🔬 方法详解

问题定义：框架语义分析（FSP）旨在识别句子中的谓词，并根据预定义的框架语义角色标注它们的论元。传统方法通常需要针对特定领域的数据进行微调，这需要大量标注数据和计算资源，并且微调后的模型泛化能力可能较差。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的上下文学习（ICL）能力，通过构建合适的提示（prompts），让LLM直接理解并执行框架语义分析任务，而无需进行模型微调。这种方法可以降低对标注数据的需求，并提高模型的泛化能力。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：框架识别（FI）和框架语义角色标注（FSRL）。对于每个阶段，都自动生成特定任务的提示。这些提示基于FrameNet数据库中的框架定义和带注释的示例构建。然后，将这些提示输入到LLM中，LLM根据提示生成相应的输出。整个流程无需模型微调。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用上下文学习，避免了传统框架语义分析方法中对模型进行微调的需求。通过精心设计的提示，可以有效地引导LLM执行复杂的语义分析任务。这种方法降低了对标注数据的依赖，并提高了模型的泛化能力。

关键设计：提示的设计是该方法的关键。对于框架识别，提示包含框架的定义和一些示例句子，以及目标句子。对于框架语义角色标注，提示包含框架的定义、示例句子以及目标句子，并要求LLM标注目标句子中每个词的语义角色。具体来说，提示的构建依赖于FrameNet数据库，并根据不同的框架进行定制。没有提及具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为该方法主要依赖于LLM的预训练能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在与暴力事件相关的框架子集上取得了显著的成果。框架识别（FI）的F1分数为94.3％，框架语义角色标注（FSRL）的F1分数为77.4％。这些结果表明，使用上下文学习可以在框架语义分析任务中取得与传统微调方法相媲美的性能，同时避免了微调带来的成本和复杂性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自然语言理解、信息抽取、事件检测等领域。例如，可以用于分析新闻报道中的暴力事件，自动识别事件参与者和受害者，以及事件发生的地点和时间。此外，该方法还可以应用于智能客服、机器翻译等领域，提高机器对自然语言的理解能力。

📄 摘要（原文）

Frame Semantic Parsing (FSP) entails identifying predicates and labeling their arguments according to Frame Semantics. This paper investigates the use of In-Context Learning (ICL) with Large Language Models (LLMs) to perform FSP without model fine-tuning. We propose a method that automatically generates task-specific prompts for the Frame Identification (FI) and Frame Semantic Role Labeling (FSRL) subtasks, relying solely on the FrameNet database. These prompts, constructed from frame definitions and annotated examples, are used to guide six different LLMs. Experiments are conducted on a subset of frames related to violent events. The method achieves competitive results, with F1 scores of 94.3% for FI and 77.4% for FSRL. The findings suggest that ICL offers a practical and effective alternative to traditional fine-tuning for domain-specific FSP tasks.