Document-Level Zero-Shot Relation Extraction with Entity Side Information

📄 arXiv: 2601.07271v1 📥 PDF

作者: Mohan Raj Chanthran, Soon Lay Ki, Ong Huey Fang, Bhawani Selvaretnam

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-12

备注: Accepted to EACL 2026 Main Conference

💡 一句话要点

提出DocZSRE-SI框架，利用实体侧信息解决文档级零样本关系抽取问题，提升低资源语言性能。

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

关键词: 零样本关系抽取 文档级关系抽取 实体侧信息 低资源语言 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有文档级零样本关系抽取方法依赖LLM生成数据，在低资源语言中面临语言细微差别和事实准确性挑战。
  2. DocZSRE-SI框架利用实体侧信息，如实体描述和上位词，避免使用LLM生成数据，实现零样本关系抽取。
  3. 实验表明，DocZSRE-SI在宏F1值上平均提升11.6%，为低资源语言关系抽取提供更可靠的方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Document-Level Zero-Shot Relation Extraction with Entity Side Information (DocZSRE-SI) 的框架，旨在解决文档级零样本关系抽取(DocZSRE)中现有方法依赖大型语言模型(LLMs)生成合成数据所带来的问题，尤其是在马来西亚英语等低资源语言环境下。现有方法在处理本地语言细微差别以及避免LLM生成数据中的事实不准确性方面存在挑战。DocZSRE-SI框架利用实体侧信息，如实体提及描述和实体提及上位词，无需依赖LLM生成的合成数据即可执行ZSRE。实验结果表明，该低复杂度模型在宏F1值上平均提高了11.6%，优于基线模型和现有基准。通过利用实体侧信息，DocZSRE-SI为易出错的、基于LLM的方法提供了一种稳健而高效的替代方案，展示了在处理低资源语言和关系抽取任务中的语言多样性方面的显著进步。这项研究为ZSRE提供了一种可扩展且可靠的解决方案，特别是在马来西亚英语新闻文章等传统LLM方法不足的背景下。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文档级零样本关系抽取（DocZSRE）问题，即在没有特定关系标签的预训练数据的情况下，预测文档中未见过的关系。现有方法依赖大型语言模型（LLMs）生成合成数据，这在低资源语言（如马来西亚英语）中存在问题，因为LLM难以捕捉本地语言的细微差别，并且可能生成包含事实错误的合成数据。

核心思路：论文的核心思路是利用实体侧信息（Entity Side Information）来执行零样本关系抽取，从而避免依赖LLM生成的合成数据。实体侧信息包括实体提及的描述和上位词，这些信息可以提供关于实体及其关系的额外上下文，帮助模型推断未见过的关系。

技术框架：DocZSRE-SI框架主要包括以下几个模块：1) 实体提及识别：识别文档中的实体提及。2) 实体侧信息提取：提取每个实体提及的描述和上位词。3) 关系预测：利用实体提及及其侧信息来预测实体之间的关系。具体流程是，首先对输入文档进行实体识别，然后提取每个实体的侧信息，最后将实体及其侧信息输入到关系预测模型中，预测实体之间的关系。

关键创新：该论文的关键创新在于利用实体侧信息来执行零样本关系抽取，从而避免了对LLM生成合成数据的依赖。这在低资源语言环境中尤其重要，因为LLM在这些环境中可能表现不佳。此外，该方法具有较低的复杂度，更易于部署和扩展。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，关系预测模型可能采用某种形式的神经网络，例如Transformer或图神经网络，来编码实体及其侧信息，并预测实体之间的关系。损失函数可能采用交叉熵损失或类似的损失函数，来衡量预测关系与真实关系之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DocZSRE-SI框架在文档级零样本关系抽取任务中取得了显著的性能提升，相较于基线模型和现有基准，在宏F1值上平均提高了11.6%。这一结果表明，利用实体侧信息可以有效地解决低资源语言中零样本关系抽取的问题，为该领域的研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如低资源语言的新闻事件抽取、生物医学文献的关系发现、以及企业内部知识图谱的构建。通过利用实体侧信息，该方法能够有效地从文本中提取关系，即使在缺乏标注数据的情况下也能实现较好的性能，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Document-Level Zero-Shot Relation Extraction (DocZSRE) aims to predict unseen relation labels in text documents without prior training on specific relations. Existing approaches rely on Large Language Models (LLMs) to generate synthetic data for unseen labels, which poses challenges for low-resource languages like Malaysian English. These challenges include the incorporation of local linguistic nuances and the risk of factual inaccuracies in LLM-generated data. This paper introduces Document-Level Zero-Shot Relation Extraction with Entity Side Information (DocZSRE-SI) to address limitations in the existing DocZSRE approach. The DocZSRE-SI framework leverages Entity Side Information, such as Entity Mention Descriptions and Entity Mention Hypernyms, to perform ZSRE without depending on LLM-generated synthetic data. The proposed low-complexity model achieves an average improvement of 11.6% in the macro F1-Score compared to baseline models and existing benchmarks. By utilizing Entity Side Information, DocZSRE-SI offers a robust and efficient alternative to error-prone, LLM-based methods, demonstrating significant advancements in handling low-resource languages and linguistic diversity in relation extraction tasks. This research provides a scalable and reliable solution for ZSRE, particularly in contexts like Malaysian English news articles, where traditional LLM-based approaches fall short.