FLAME: Self-Supervised Low-Resource Taxonomy Expansion using Large Language Models

📄 arXiv: 2402.13623v1 📥 PDF

作者: Sahil Mishra, Ujjwal Sudev, Tanmoy Chakraborty

分类: cs.CL, cs.SI

发布日期: 2024-02-21

💡 一句话要点

提出FLAME以解决低资源环境下的分类法扩展问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 分类法扩展 大型语言模型 自监督学习 强化学习 低资源环境 知识提取 数据稀缺 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的监督学习方法在资源有限的情况下面临训练数据稀缺和过拟合的问题，导致分类法扩展效果不佳。
  2. FLAME通过利用大型语言模型的知识，采用少量示例的提示技术和强化学习，自动扩展分类法，克服了数据稀缺的挑战。
  3. 在三个真实世界基准数据集上的实验结果显示，FLAME在准确率上提高了18.5%，在Wu & Palmer指标上提高了12.3%，优于八个基线方法。

📝 摘要（中文）

分类法是一种树状层次结构，用于建立实体之间的关系，以传达特定领域的知识。随着数据的快速增长，手动维护分类法面临人力资源不足的挑战。本文提出FLAME，一种利用大型语言模型进行低资源环境下分类法扩展的新方法。FLAME通过少量示例的提示技术提取语言模型中的知识，并结合强化学习进行模型微调。实验表明，FLAME在三个真实世界基准数据集上显著提高了18.5%的准确率和12.3%的Wu & Palmer指标，展示了其在实际场景中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在低资源环境中分类法扩展的挑战，现有方法因训练数据不足而导致过拟合，难以有效扩展分类法。

核心思路：FLAME利用大型语言模型（LLMs）提取领域知识，通过少量示例的提示技术来识别分类法中的上位词实体，并结合强化学习进行模型微调，以提高预测准确性。

技术框架：FLAME的整体架构包括数据预处理、提示生成、模型训练和评估四个主要模块。首先，利用LLMs生成提示，然后通过强化学习优化模型，最后在真实数据集上进行评估。

关键创新：FLAME的主要创新在于将大型语言模型与强化学习结合，克服了传统方法在数据稀缺情况下的局限性，实现了更高效的分类法扩展。

关键设计：在模型训练中，FLAME采用了特定的损失函数来优化预测结果，并通过调整提示的设计和强化学习的参数设置，确保模型能够有效学习和泛化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FLAME在三个真实世界基准数据集上的实验结果显示，其准确率提高了18.5%，Wu & Palmer指标提升了12.3%，显著优于八个基线方法，证明了其在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

FLAME的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在电子商务搜索引擎和推荐系统中。通过自动扩展分类法，能够更好地适应快速变化的数据环境，提高用户体验和信息检索的准确性。未来，该方法还可以推广到其他需要知识表示和分类的领域，如生物信息学和社交网络分析等。

📄 摘要（原文）

Taxonomies represent an arborescence hierarchical structure that establishes relationships among entities to convey knowledge within a specific domain. Each edge in the taxonomy signifies a hypernym-hyponym relationship. Taxonomies find utility in various real-world applications, such as e-commerce search engines and recommendation systems. Consequently, there arises a necessity to enhance these taxonomies over time. However, manually curating taxonomies with neoteric data presents challenges due to limitations in available human resources and the exponential growth of data. Therefore, it becomes imperative to develop automatic taxonomy expansion methods. Traditional supervised taxonomy expansion approaches encounter difficulties stemming from limited resources, primarily due to the small size of existing taxonomies. This scarcity of training data often leads to overfitting. In this paper, we propose FLAME, a novel approach for taxonomy expansion in low-resource environments by harnessing the capabilities of large language models that are trained on extensive real-world knowledge. LLMs help compensate for the scarcity of domain-specific knowledge. Specifically, FLAME leverages prompting in few-shot settings to extract the inherent knowledge within the LLMs, ascertaining the hypernym entities within the taxonomy. Furthermore, it employs reinforcement learning to fine-tune the large language models, resulting in more accurate predictions. Experiments on three real-world benchmark datasets demonstrate the effectiveness of FLAME in real-world scenarios, achieving a remarkable improvement of 18.5% in accuracy and 12.3% in Wu & Palmer metric over eight baselines. Furthermore, we elucidate the strengths and weaknesses of FLAME through an extensive case study, error analysis and ablation studies on the benchmarks.