GIELLM: Japanese General Information Extraction Large Language Model Utilizing Mutual Reinforcement Effect

📄 arXiv: 2311.06838v1 📥 PDF

作者: Chengguang Gan, Qinghao Zhang, Tatsunori Mori

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-12

备注: 10 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出GIELLM以解决多任务信息提取问题

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

关键词: 信息提取 大型语言模型 多任务学习 互助增强效应 自然语言处理 文本分类 命名实体识别 关系提取

📋 核心要点

  1. 现有的信息提取方法通常将任务分割为多个独立的子任务，导致模型的效率和效果受到限制。
  2. GIELLM通过统一的输入输出模式，将多个IE子任务整合为一个模型，利用互助增强效应提升整体性能。
  3. 实验结果表明，GIELLM在多个日本数据集上表现优异，超越了现有的先进模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

信息提取（IE）是自然语言处理中的基础任务，传统上被划分为多个子任务。大型语言模型（LLMs）的出现预示着一种范式转变，表明可以使用单一模型处理多个IE子任务。为此，本文提出了通用信息提取大型语言模型（GIELLM），该模型通过统一的输入输出模式整合了文本分类、情感分析、命名实体识别、关系提取和事件提取。这一创新首次实现了一个模型同时处理如此多样的IE子任务。GIELLM利用互助增强效应（MRE），在综合任务中的表现优于各自独立的任务。实验结果显示，在六个日本混合数据集中有五个达到了最新的技术水平，显著超越了GPT-3.5-Turbo。此外，使用新颖的文本分类关系和事件提取（TCREE）数据集的独立评估进一步证实了MRE在文本和词分类中的协同优势。这一突破为将大多数IE子任务纳入单一LLM框架铺平了道路，专门的任务特定模型不再是必需的。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决信息提取任务中各子任务独立处理导致的效率低下和性能不足的问题。现有方法往往需要多个专门模型，增加了开发和维护的复杂性。

核心思路：GIELLM的核心思路是通过一个统一的模型同时处理多个IE子任务，利用互助增强效应（MRE）来提升任务间的协同作用，从而提高整体性能。

技术框架：GIELLM的整体架构包括文本分类、情感分析、命名实体识别、关系提取和事件提取五个主要模块。每个模块通过统一的输入输出格式进行交互，确保信息的有效传递和共享。

关键创新：GIELLM的最大创新在于首次实现了一个模型同时处理多种IE子任务，并通过MRE显著提升了任务的综合性能。这一方法与传统的独立模型方法本质上不同，后者无法实现任务间的协同效应。

关键设计：在模型设计中，GIELLM采用了统一的损失函数来平衡各个子任务的学习，同时在网络结构上进行了优化，以支持多任务学习的需求。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GIELLM在六个日本混合数据集中的五个上达到了最新的技术水平，显著超越了GPT-3.5-Turbo，展示了其在信息提取任务中的强大能力。此外，独立评估使用TCREE数据集进一步验证了MRE的协同优势，表明该模型在文本和词分类任务中的有效性。

🎯 应用场景

GIELLM的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括社交媒体分析、客户反馈处理、新闻信息提取等。通过整合多种信息提取任务，该模型能够提高信息处理的效率和准确性，帮助企业和研究机构更好地理解和利用文本数据。未来，GIELLM有望在智能客服、舆情监测等实际应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Information Extraction (IE) stands as a cornerstone in natural language processing, traditionally segmented into distinct sub-tasks. The advent of Large Language Models (LLMs) heralds a paradigm shift, suggesting the feasibility of a singular model addressing multiple IE subtasks. In this vein, we introduce the General Information Extraction Large Language Model (GIELLM), which integrates text Classification, Sentiment Analysis, Named Entity Recognition, Relation Extraction, and Event Extraction using a uniform input-output schema. This innovation marks the first instance of a model simultaneously handling such a diverse array of IE subtasks. Notably, the GIELLM leverages the Mutual Reinforcement Effect (MRE), enhancing performance in integrated tasks compared to their isolated counterparts. Our experiments demonstrate State-of-the-Art (SOTA) results in five out of six Japanese mixed datasets, significantly surpassing GPT-3.5-Turbo. Further, an independent evaluation using the novel Text Classification Relation and Event Extraction(TCREE) dataset corroborates the synergistic advantages of MRE in text and word classification. This breakthrough paves the way for most IE subtasks to be subsumed under a singular LLM framework. Specialized fine-tune task-specific models are no longer needed.