ALLabel: Three-stage Active Learning for LLM-based Entity Recognition using Demonstration Retrieval

📄 arXiv: 2509.07512v1 📥 PDF

作者: Zihan Chen, Lei Shi, Weize Wu, Qiji Zhou, Yue Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-09-09

💡 一句话要点

提出ALLabel，一种基于演示检索的三阶段主动学习框架，用于提升LLM在实体识别中的性能。

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

关键词: 主动学习 大型语言模型 实体识别 上下文学习 信息检索 自然语言处理 科学数据挖掘

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的实体识别方法依赖于微调技术，但微调过程成本高昂，限制了其应用。
  2. ALLabel通过三阶段主动学习，选择最具信息量和代表性的样本，构建高质量的检索语料库，用于LLM的上下文学习。
  3. 实验表明，ALLabel在相同标注预算下优于基线方法，仅标注5%-10%的数据即可达到标注整个数据集的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出ALLabel，一个三阶段框架，旨在为基于大型语言模型（LLM）的实体识别任务选择最具信息量和代表性的样本，用于准备演示数据。这些标注的例子被用于构建一个ground-truth检索语料库，以供LLM进行上下文学习。ALLabel依次采用三种不同的主动学习策略，在相同的标注预算下，始终优于三个专业领域数据集上的所有基线方法。实验结果表明，使用ALLabel选择性地标注数据集中仅5%-10%的样本，即可达到与标注整个数据集的方法相当的性能。进一步的分析和消融研究验证了该提议的有效性和泛化性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决科学领域数据集上大规模、高性能实体识别的问题。现有基于LLM的实体识别方法，特别是依赖微调的方法，存在标注成本高昂的痛点，难以在性能和成本之间取得最佳平衡。

核心思路：论文的核心思路是通过主动学习，选择最具信息量和代表性的样本进行标注，从而在有限的标注预算下，最大化LLM的实体识别性能。通过构建高质量的检索语料库，利用LLM的上下文学习能力，避免了昂贵的微调过程。

技术框架：ALLabel框架包含三个阶段： 1. 初始选择：使用某种策略（具体策略未知）选择一部分初始样本进行标注。 2. 主动学习循环：依次应用三种不同的主动学习策略，迭代地选择并标注样本。这些策略的具体细节在论文中应该有更详细的描述。 3. 检索语料库构建：将标注的样本构建成一个ground-truth检索语料库，用于LLM的上下文学习。LLM根据检索到的示例进行实体识别。

关键创新：ALLabel的关键创新在于结合了主动学习和LLM的上下文学习能力，通过精心设计的三阶段主动学习策略，有效地选择了最具信息量的样本，构建了高质量的检索语料库。与传统的微调方法相比，ALLabel显著降低了标注成本，同时保持了较高的性能。

关键设计：论文中关于三种主动学习策略的具体设计细节未知，包括选择样本的标准、损失函数的设计等。构建检索语料库的具体方法，例如索引结构、相似度计算方法等，也需要参考原文。

📊 实验亮点

实验结果表明，ALLabel在三个专业领域数据集上，在相同标注预算下始终优于所有基线方法。更重要的是，ALLabel仅需标注5%-10%的数据集，即可达到与标注整个数据集的方法相当的性能，显著降低了标注成本。

🎯 应用场景

ALLabel可应用于化学、材料科学等自然科学领域的大规模实体识别任务，帮助研究人员从海量科学数据中提取关键信息。该方法降低了标注成本，加速了知识发现过程，并可推广到其他需要高性能实体识别的领域，例如生物医学、金融等。

📄 摘要（原文）

Many contemporary data-driven research efforts in the natural sciences, such as chemistry and materials science, require large-scale, high-performance entity recognition from scientific datasets. Large language models (LLMs) have increasingly been adopted to solve the entity recognition task, with the same trend being observed on all-spectrum NLP tasks. The prevailing entity recognition LLMs rely on fine-tuned technology, yet the fine-tuning process often incurs significant cost. To achieve a best performance-cost trade-off, we propose ALLabel, a three-stage framework designed to select the most informative and representative samples in preparing the demonstrations for LLM modeling. The annotated examples are used to construct a ground-truth retrieval corpus for LLM in-context learning. By sequentially employing three distinct active learning strategies, ALLabel consistently outperforms all baselines under the same annotation budget across three specialized domain datasets. Experimental results also demonstrate that selectively annotating only 5\%-10\% of the dataset with ALLabel can achieve performance comparable to the method annotating the entire dataset. Further analyses and ablation studies verify the effectiveness and generalizability of our proposal.