LinkNER: Linking Local Named Entity Recognition Models to Large Language Models using Uncertainty

📄 arXiv: 2402.10573v3 📥 PDF

作者: Zhen Zhang, Yuhua Zhao, Hang Gao, Mengting Hu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-16 (更新: 2024-12-22)

备注: Accepted by WebConf (WWW'2024), compared to the previous version, the code has been released

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LinkNER框架以解决NER模型在新实体识别中的不足

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

关键词: 命名实体识别 大型语言模型 不确定性估计 微调模型 信息检索 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的NER模型在未见实体识别上表现不佳，影响了其在实际应用中的可靠性。
  2. LinkNER框架通过结合小型微调模型与大型语言模型，采用不确定性链接策略来提升NER性能。
  3. 实验结果显示，LinkNER在多个NER任务上超越了现有的最先进模型，尤其在鲁棒性测试中表现突出。

📝 摘要（中文）

命名实体识别（NER）是自然语言理解中的基础任务，对网络内容分析、搜索引擎和信息检索系统具有直接影响。尽管经过微调的NER模型在标准基准上表现良好，但由于微调数据有限和知识缺乏，其在未见实体识别上的表现较差，影响了其在网络应用中的可用性和可靠性。为此，本文提出了LinkNER框架，结合小型微调模型与大型语言模型（LLMs），并采用基于不确定性的链接策略RDC，使微调模型能够补充黑箱LLMs，从而实现更好的性能。实验结果表明，LinkNER在标准NER测试集和嘈杂社交媒体数据集上均表现优异，尤其在鲁棒性测试中超越了现有最先进模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有NER模型在未见实体识别中的不足，尤其是在微调数据有限和知识缺乏的情况下，导致模型在实际应用中表现不佳的问题。

核心思路：LinkNER框架通过结合小型微调模型与大型语言模型（LLMs），利用不确定性链接策略RDC，使微调模型能够有效补充LLMs的不足，从而提升NER任务的整体性能。

技术框架：LinkNER的整体架构包括两个主要模块：一是小型微调的NER模型，二是大型语言模型。通过RDC策略，将两者的优势结合，实现信息的有效传递与融合。

关键创新：LinkNER的主要创新在于引入不确定性估计作为链接策略，使得微调模型能够在不确定性较高的情况下，依赖LLMs的外部知识，从而提升模型的鲁棒性和准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的不确定性估计方法，并对损失函数进行了调整，以适应不同NER任务的需求。此外，模型的训练过程中，注重了对LLMs的适应性调节，以便更好地利用其知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，LinkNER在标准NER测试集和嘈杂社交媒体数据集上均表现优异，特别是在鲁棒性测试中超越了现有最先进模型，提升幅度显著，具体性能数据未公开。该框架的设计有效提升了NER任务的整体性能，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

LinkNER框架在网络内容分析、信息检索和搜索引擎等领域具有广泛的应用潜力。通过提升NER模型在未见实体识别上的性能，能够显著提高信息提取的准确性和效率，进而推动智能搜索和推荐系统的发展。未来，LinkNER的理念也可扩展至其他自然语言处理任务，促进更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Named Entity Recognition (NER) serves as a fundamental task in natural language understanding, bearing direct implications for web content analysis, search engines, and information retrieval systems. Fine-tuned NER models exhibit satisfactory performance on standard NER benchmarks. However, due to limited fine-tuning data and lack of knowledge, it performs poorly on unseen entity recognition. As a result, the usability and reliability of NER models in web-related applications are compromised. Instead, Large Language Models (LLMs) like GPT-4 possess extensive external knowledge, but research indicates that they lack specialty for NER tasks. Furthermore, non-public and large-scale weights make tuning LLMs difficult. To address these challenges, we propose a framework that combines small fine-tuned models with LLMs (LinkNER) and an uncertainty-based linking strategy called RDC that enables fine-tuned models to complement black-box LLMs, achieving better performance. We experiment with both standard NER test sets and noisy social media datasets. LinkNER enhances NER task performance, notably surpassing SOTA models in robustness tests. We also quantitatively analyze the influence of key components like uncertainty estimation methods, LLMs, and in-context learning on diverse NER tasks, offering specific web-related recommendations. Code is available at https://github.com/zhzhengit/LinkNER.