Structure-Aware Decoding Mechanisms for Complex Entity Extraction with Large-Scale Language Models

📄 arXiv: 2512.13980v2 📥 PDF

作者: Zhimin Qiu, Di Wu, Feng Liu, Yuxiao Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-16 (更新: 2026-01-28)

💡 一句话要点

提出结构感知解码方法，利用大语言模型解决复杂实体抽取中语义完整性和结构一致性问题。

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

关键词: 实体抽取 大语言模型 结构感知解码 嵌套实体 重叠实体 信息抽取 预训练语言模型

📋 核心要点

  1. 传统实体抽取方法难以兼顾语义完整性和结构一致性，尤其是在嵌套和重叠实体识别任务中。
  2. 论文提出结构感知解码方法，通过候选片段生成和结构化注意力建模，统一建模实体边界、层级关系和交叉依赖。
  3. 实验结果表明，该方法在ACE 2005数据集上显著提升了嵌套和重叠实体识别的准确率、精确率、召回率和F1值。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大语言模型的结构感知解码方法，旨在解决传统方法在嵌套和重叠实体抽取任务中难以同时保持语义完整性和结构一致性的问题。该方法引入了候选片段生成机制和结构化注意力建模，实现了实体边界、层级关系和交叉依赖的统一建模。模型首先利用预训练语言模型获取上下文感知的语义表示，然后通过候选表示组合捕获多粒度的实体片段特征，并在解码过程中引入层级结构约束，以确保语义和结构之间的一致性。为了增强在复杂场景中的稳定性，模型联合优化分类损失和结构一致性损失，从而在多实体共现和长句依赖条件下保持较高的识别精度。在ACE 2005数据集上进行的实验表明，该方法在准确率、精确率、召回率和F1值方面均有显著提高，尤其是在嵌套和重叠实体识别方面，模型表现出更强的边界定位和结构建模能力。这项研究验证了结构感知解码在复杂语义抽取任务中的有效性，为开发具有层级理解能力的语言模型提供了一个新的视角，并为高精度信息抽取奠定了方法论基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂实体抽取任务中，传统方法难以同时保证语义完整性和结构一致性的问题。特别是在嵌套实体和重叠实体识别场景下，现有方法容易出现边界识别错误或结构关系混乱的现象。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型强大的语义表示能力，并结合结构感知解码机制，在解码过程中显式地建模实体之间的层级关系和依赖关系，从而保证抽取结果的语义完整性和结构一致性。通过引入结构约束，引导模型学习符合预定义结构的实体表示。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 预训练语言模型：用于获取上下文感知的语义表示。2) 候选片段生成：生成所有可能的实体片段。3) 结构化注意力建模：对实体片段之间的关系进行建模，捕捉多粒度的实体片段特征。4) 结构感知解码：在解码过程中引入层级结构约束，保证语义和结构的一致性。5) 联合优化：同时优化分类损失和结构一致性损失。

关键创新：最重要的技术创新点在于结构感知解码机制。与传统的序列解码或基于片段的解码方法不同，该方法在解码过程中显式地考虑了实体之间的结构关系，从而能够更好地处理嵌套和重叠实体。通过结构化注意力建模，模型能够学习到实体之间的层级关系和依赖关系，从而提高抽取精度。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 候选片段生成策略：如何有效地生成所有可能的实体片段。2) 结构化注意力机制：如何设计注意力机制来捕捉实体之间的结构关系。3) 结构一致性损失函数：如何设计损失函数来约束模型的输出符合预定义的结构。4) 联合优化策略：如何平衡分类损失和结构一致性损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在ACE 2005数据集上取得了显著的性能提升。在嵌套和重叠实体识别方面，该模型表现出更强的边界定位和结构建模能力，在准确率、精确率、召回率和F1值等指标上均优于现有方法。具体提升幅度未知，但摘要中明确指出是“显著提高”。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱构建、信息检索、智能问答等领域。通过提高复杂实体抽取的精度，可以更准确地从文本中提取结构化信息，从而提升下游任务的性能。未来，该方法有望应用于医疗、金融等专业领域的知识抽取，助力行业智能化升级。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a structure-aware decoding method based on large language models to address the difficulty of traditional approaches in maintaining both semantic integrity and structural consistency in nested and overlapping entity extraction tasks. The method introduces a candidate span generation mechanism and structured attention modeling to achieve unified modeling of entity boundaries, hierarchical relationships, and cross-dependencies. The model first uses a pretrained language model to obtain context-aware semantic representations, then captures multi-granular entity span features through candidate representation combinations, and introduces hierarchical structural constraints during decoding to ensure consistency between semantics and structure. To enhance stability in complex scenarios, the model jointly optimizes classification loss and structural consistency loss, maintaining high recognition accuracy under multi-entity co-occurrence and long-sentence dependency conditions. Experiments conducted on the ACE 2005 dataset demonstrate significant improvements in Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score, particularly in nested and overlapping entity recognition, where the model shows stronger boundary localization and structural modeling capability. This study verifies the effectiveness of structure-aware decoding in complex semantic extraction tasks, provides a new perspective for developing language models with hierarchical understanding, and establishes a methodological foundation for high-precision information extraction.