ULTRA: Unleash LLMs' Potential for Event Argument Extraction through Hierarchical Modeling and Pair-wise Self-Refinement

📄 arXiv: 2401.13218v2 📥 PDF

作者: Xinliang Frederick Zhang, Carter Blum, Temma Choji, Shalin Shah, Alakananda Vempala

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-24 (更新: 2025-03-20)

备注: ACL'24 Findings

💡 一句话要点

提出ULTRA框架以高效解决文档级事件论元提取问题

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

关键词: 事件论元提取 文档级理解 层次化建模 自我精炼 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在文档级事件论元提取中存在位置信息偏差和效率低下的问题。
  2. ULTRA框架通过层次化建模和自我精炼机制，提升了事件论元提取的准确性和效率。
  3. 实验结果显示，ULTRA在准确匹配评估中比现有强基线模型提升了9.8%。

📝 摘要（中文）

事件论元提取（EAE）在理解交流模式和行为趋势中至关重要。本文提出ULTRA，一个层次化框架，旨在通过开放源代码的大型语言模型（LLMs）进行文档级EAE（DocEAE），并有效缓解LLMs固有的位置信息偏差。ULTRA通过顺序读取文档文本块生成候选论元集，并通过自我精炼剔除不相关候选项。此外，论文引入LEAFER以解决LLMs在定位论元边界时面临的挑战。实验结果表明，ULTRA在准确匹配（EM）评估中比强基线模型（包括强监督模型和ChatGPT）提升了9.8%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文档级事件论元提取（DocEAE）中的位置信息偏差和效率低下的问题。现有方法在处理散布于整个文档的论元时，往往无法有效识别和提取相关信息。

核心思路：ULTRA框架通过层次化建模，顺序读取文本块生成候选论元，并利用自我精炼机制剔除不相关候选，从而提高提取的准确性和效率。

技术框架：ULTRA的整体架构包括文本块的顺序读取、候选论元生成和自我精炼三个主要模块。首先，框架将文档分为多个文本块，逐块读取以生成候选论元；然后，通过自我精炼机制对候选集进行筛选，最终输出有效的论元。

关键创新：ULTRA的主要创新在于引入了层次化建模和自我精炼机制，显著改善了LLMs在论元边界定位上的表现，与传统方法相比，能够更准确地识别和提取论元。

关键设计：在设计上，ULTRA采用了特定的损失函数以优化候选论元的生成过程，并通过调整模型参数来适应不同文档结构的特征，确保提取过程的灵活性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ULTRA在准确匹配（EM）评估中超越了多个强基线模型，包括强监督模型和ChatGPT，提升幅度达到9.8%。这一结果表明ULTRA在事件论元提取任务中的显著优势，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

ULTRA框架在信息提取、文本分析和自然语言处理等领域具有广泛的应用潜力。它可以用于社交媒体分析、新闻报道解读和法律文书处理等场景，帮助研究人员和企业更好地理解和利用文本数据。未来，随着模型的进一步优化，ULTRA有望在更复杂的文本环境中发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

Structural extraction of events within discourse is critical since it avails a deeper understanding of communication patterns and behavior trends. Event argument extraction (EAE), at the core of event-centric understanding, is the task of identifying role-specific text spans (i.e., arguments) for a given event. Document-level EAE (DocEAE) focuses on arguments that are scattered across an entire document. In this work, we explore open-source Large Language Models (LLMs) for DocEAE, and propose ULTRA, a hierarchical framework that extracts event arguments more cost-effectively. Further, it alleviates the positional bias issue intrinsic to LLMs. ULTRA sequentially reads text chunks of a document to generate a candidate argument set, upon which non-pertinent candidates are dropped through self-refinement. We introduce LEAFER to address the challenge LLMs face in locating the exact boundary of an argument. ULTRA outperforms strong baselines, including strong supervised models and ChatGPT, by 9.8% when evaluated by Exact Match (EM).