基于LLM的通用信息抽取IE（实体识别，关系、事件抽取）综述 - 文章 - 开发者社区


          
论文题目：Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey
          
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.17617.pdf
          
Github：https://github.com/quqxui/Awesome-LLM4IE-Papers

概要

问题背景：

信息提取（IE）是自然语言处理（NLP）中的关键领域，它将纯文本转换为结构化知识。随着大型语言模型（LLMs）的出现，它们在文本理解和生成方面表现出色，使得基于生成范式的IE任务成为可能。LLMs在多个领域和任务中展现出泛化能力，因此，利用LLMs的能力为IE任务提供了可行的解决方案。

核心结论：

大型语言模型（LLMs）在生成式信息提取（IE）任务：包括命名实体识别（NER）、关系提取（RE）和事件提取（EE）中展现出了巨大的潜力。LLMs通过其在文本理解和生成方面的强大能力，使得它们能够在多个IE子任务上实现有效的结构化信息提取。
研究发现LLMs在有监督微调（SFT）、少样本（few-shot）学习、零样本（zero-shot）学习和数据增强（DA）等不同的学习范式下，都能够在信息提取任务中取得显著的性能提升。特别是，通用框架的设计，能够有效地捕捉不同IE任务之间的依赖关系，并在多个任务上实现一致的性能。
此外，LLMs在特定领域（如多模态、医学和科学文本）和开放信息提取（Open IE）设置中也显示出了其优势。

NL-LLM与Code-LLM通用信息抽取框架示意图

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未来规划：

通用IE框架的改进 ：尽管已经提出了一些通用框架来处理多个IE子任务，但这些框架在处理长上下文输入和对齐结构输出方面仍存在局限性。未来的研究可以探索如何构建更加灵活和高效的通用IE框架，以适应不同的领域和任务。
IE的提示设计 ：设计有效的提示对于提高LLMs在IE任务上的性能至关重要。未来的工作可以探索如何构建输入和输出对，以便更好地与LLMs的预训练阶段（如生成任务）对齐，以及如何优化提示以提高模型理解和推理能力。
开放IE的挑战 ：开放IE设置对IE模型提出了更大的挑战，因为它们不提供候选标签集，而是依赖于模型理解任务的能力。尽管LLMs在某些开放IE任务上具有显著优势，但在更具挑战性的任务上仍有改进空间。
特定领域的IE ：LLMs在特定领域（如多模态、医学和科学文本）的信息提取中显示出巨大潜力。未来的研究可以探索如何结合领域知识来增强LLMs在这些领域的性能。

讨论

1、 LLMs在信息提取任务中的主要优势是什么？

答案： LLMs在信息提取任务中的主要优势包括它们在文本理解和生成方面的卓越能力，以及它们在不同领域和任务中的泛化能力。这使得LLMs能够有效地从文本中提取结构化信息，而无需对每个特定任务进行大量训练。此外，LLMs能够通过生成提示和指令来捕捉不同任务之间的依赖关系，从而实现跨任务学习。

2、在使用LLMs进行信息提取时，如何设计有效的提示（prompts）？

答案： 设计有效的提示对于LLMs在信息提取任务中的表现至关重要。提示应该简洁明了，避免不必要的信息，同时足够具体以指导模型。提示的设计应该考虑任务的上下文相关性，使用任务对齐的语言和结构，并通过示例演示来展示期望的输出格式。此外，为了避免偏见，提示应该使用中性语言，并且可以通过在上下文中引入外部知识来增强模型的性能。

3、在信息提取任务中，LLMs面临的主要挑战是什么？

答案： LLMs在信息提取任务中面临的主要挑战包括处理资源受限场景下的低资源信息提取，以及在开放信息提取（Open IE）设置中的性能问题。此外，LLMs在处理特定领域（如多模态、医疗和科学信息）时可能需要额外的领域知识。还有，LLMs在生成结构化输出时可能难以产生自然的语言，这需要通过代码语言提示和上下文学习来改善。最后，LLMs在零样本（zero-shot）学习中的性能仍然有待提高，特别是在复杂任务和跨类型（cross-type）泛化方面。