LentEx: Generalizable Latent Entity Extraction via Synthetic Data and Instruction-Tuned LLMs

📄 arXiv: 2609.04511v1 📥 PDF

作者: Umesh Bodhwani, Yuan Ling, Cibi Chakravarthy Senthilkumar, Shujing Dong, Yarong Feng, Hongfei Li, Ayush Goyal

分类: cs.CL

发布日期: 2026-09-03

备注: Published in IJCNN 2025. ©2025 IEEE

期刊: 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pp. 1-8, 2025

DOI: 10.1109/IJCNN64981.2025.11228382

💡 一句话要点

提出LentEx框架以解决潜在实体提取问题

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

关键词: 潜在实体提取 合成数据生成 指令微调 大型语言模型 自然语言处理 知识图谱 检索增强生成

📋 核心要点

  1. 潜在实体提取（LEE）面临传统方法无法有效识别隐含实体的挑战，尤其是在自由文本中。
  2. LentEx框架通过合成数据生成和指令微调，优化小型高效的LLMs，以应对标注数据稀缺的问题。
  3. 实验结果表明，LentEx在多个任务上表现优异，尤其在MTEB聚类基准测试中显著超越了现有模型。

📝 摘要（中文）

潜在实体提取（LEE）旨在识别自由文本中隐含的、上下文推断的实体，这是传统实体提取方法难以实现的。本文介绍了LentEx，一个新颖的潜在实体提取框架，利用合成数据生成和指令微调来优化小型高效的大型语言模型（LLMs）。潜在实体通常是抽象和主题性的，对于检索增强生成（RAG）、客户画像分析和知识图谱丰富等应用至关重要。LentEx通过模板化方法生成多样化、上下文丰富的合成数据，确保与真实世界分布的高度一致性。LentEx是首个系统性地通过LLMs视角来处理LEE的研究，显著提升了多个任务的性能，尤其在MTEB聚类基准测试中超越了现有最先进模型。该方法在未见领域的强泛化能力，使其在实际NLP任务中具有广泛应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决潜在实体提取（LEE）中的隐含实体识别问题，现有方法在处理自由文本时常常无法有效捕捉这些隐含信息，导致性能不足。

核心思路：LentEx通过合成数据生成和指令微调的结合，旨在优化小型高效的LLMs，从而提升潜在实体的提取能力，尤其是在缺乏标注数据的情况下。

技术框架：LentEx的整体架构包括数据生成模块和模型微调模块。数据生成模块利用模板化方法生成多样化的合成数据，而模型微调模块则通过指令微调技术优化LLMs以适应潜在实体提取任务。

关键创新：LentEx的主要创新在于首次系统性地将LLMs应用于潜在实体提取，结合合成数据生成技术，显著提升了模型在多个任务上的表现。

关键设计：在设计中，LentEx采用了基于模板的合成数据生成策略，确保生成数据的多样性和上下文丰富性。同时，模型微调过程中使用了特定的损失函数，以增强模型对潜在实体的识别能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LentEx在MTEB聚类基准测试中表现优异，显著超越了现有最先进模型，展示了在多个任务上的性能提升，具体提升幅度未知。这一结果表明LentEx在潜在实体提取领域的有效性和创新性。

🎯 应用场景

LentEx框架在多个实际应用场景中具有重要价值，包括检索增强生成（RAG）、客户画像分析和知识图谱的丰富等。其强大的泛化能力使得该方法能够有效适应不同领域的自然语言处理任务，推动潜在实体理解和提取的研究进展。

📄 摘要（原文）

Latent entity extraction (LEE) tackles the challenge of identifying implicit, contextually inferred entities within free text-an area where traditional entity extraction methods fall short. In this paper, we introduce LentEx, a novel framework for latent entity extraction that leverages synthetic data generation and instruction fine-tuning to optimize smaller, efficient large language models (LLMs). Latent entities, which are often abstract and thematic, are crucial for applications such as retrieval-augmented generation (RAG), customer persona analysis, and knowledge graph enrichment. LentEx addresses the scarcity of labeled datasets by employing a template-based approach to generate diverse, contextually rich synthetic data, ensuring high variability and alignment with real-world distributions. To our knowledge, LentEx is the first to systematically approach LEE through the lens of LLMs. LentEx demonstrates significant performance improvements across multiple tasks, notably surpassing state-of-the-art models on the MTEB Clustering Benchmark. Furthermore, our methodology enables robust generalization to unseen domains, making LentEx highly applicable in real-world NLP tasks, including RAG and clustering, thereby establishing a new paradigm for latent entity understanding and extraction in natural language processing.