Chain of Thought with Explicit Evidence Reasoning for Few-shot Relation Extraction

📄 arXiv: 2311.05922v3 📥 PDF

作者: Xilai Ma, Jing Li, Min Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-10 (更新: 2024-03-08)

备注: Findings of EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出CoT-ER以解决少样本关系抽取问题

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

关键词: 少样本学习 关系抽取 大型语言模型 证据推理 思维链提示

📋 核心要点

  1. 现有的少样本关系抽取方法通常依赖于训练过程，难以在无训练的情况下实现有效推理。
  2. 本文提出的CoT-ER方法通过显式证据推理，利用大型语言模型生成证据并融入思维链提示中，提升了关系抽取的准确性。
  3. 实验结果显示，CoT-ER在FewRel1.0和FewRel2.0数据集上表现出色，使用0%训练数据的情况下与全监督方法相当。

📝 摘要（中文）

少样本关系抽取涉及在文本中识别两个特定实体之间的关系类型，通常依赖有限的标注样本。尽管已有多种基于元学习和神经图技术的解决方案，但这些方法通常需要训练过程。近期，基于上下文学习的策略在无需训练的情况下显示出显著效果。然而，现有研究在构建思维链提示时，未能充分考虑推理证据。本文提出了一种新方法CoT-ER，结合显式证据推理的思维链，利用大型语言模型进行少样本关系抽取。CoT-ER首先引导大型语言模型生成任务特定和概念级知识的证据，然后将这些证据显式融入思维链提示中进行关系抽取。实验结果表明，CoT-ER在FewRel1.0和FewRel2.0数据集上，使用0%训练数据的情况下，性能与100%训练数据的最先进方法相当。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决少样本关系抽取中的推理证据未被充分利用的问题。现有方法往往忽视了证据的显式建模，导致推理效果不佳。

核心思路：CoT-ER通过引导大型语言模型生成与任务相关的证据，并将这些证据显式融入思维链提示中，从而增强了模型的推理能力。这样的设计旨在提高模型在无训练情况下的表现。

技术框架：CoT-ER的整体架构包括两个主要模块：第一，生成证据模块，利用任务特定和概念级知识生成相关证据；第二，思维链提示模块，将生成的证据融入到关系抽取的提示中。

关键创新：CoT-ER的核心创新在于显式证据推理的引入，与传统方法相比，它不仅依赖于上下文信息，还通过证据的生成和整合提升了推理的准确性。

关键设计：在模型设计上，CoT-ER采用了特定的损失函数以优化证据生成的质量，并通过调整提示结构来增强模型的推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoT-ER在FewRel1.0和FewRel2.0数据集上，使用0%训练数据的情况下，性能与100%训练数据的最先进方法相当，展示了显著的效果提升，验证了其在少样本学习中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息抽取、知识图谱构建和智能问答系统等。通过提升少样本关系抽取的能力，CoT-ER能够在数据稀缺的场景中有效提取信息，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Few-shot relation extraction involves identifying the type of relationship between two specific entities within a text, using a limited number of annotated samples. A variety of solutions to this problem have emerged by applying meta-learning and neural graph techniques which typically necessitate a training process for adaptation. Recently, the strategy of in-context learning has been demonstrating notable results without the need of training. Few studies have already utilized in-context learning for zero-shot information extraction. Unfortunately, the evidence for inference is either not considered or implicitly modeled during the construction of chain-of-thought prompts. In this paper, we propose a novel approach for few-shot relation extraction using large language models, named CoT-ER, chain-of-thought with explicit evidence reasoning. In particular, CoT-ER first induces large language models to generate evidences using task-specific and concept-level knowledge. Then these evidences are explicitly incorporated into chain-of-thought prompting for relation extraction. Experimental results demonstrate that our CoT-ER approach (with 0% training data) achieves competitive performance compared to the fully-supervised (with 100% training data) state-of-the-art approach on the FewRel1.0 and FewRel2.0 datasets.