LLM-DA: Data Augmentation via Large Language Models for Few-Shot Named Entity Recognition

📄 arXiv: 2402.14568v1 📥 PDF

作者: Junjie Ye, Nuo Xu, Yikun Wang, Jie Zhou, Qi Zhang, Tao Gui, Xuanjing Huang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-22

💡 一句话要点

提出LLM-DA以解决少样本命名实体识别数据增强问题

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

关键词: 命名实体识别 数据增强 大型语言模型 少样本学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的数据增强方法在语义完整性方面存在不足，无法有效支持少样本命名实体识别（NER）任务。
  2. 本文提出的LLM-DA通过上下文和实体层面的数据增强，利用大型语言模型的重写能力来提升NER性能。
  3. 实验结果显示，LLM-DA在有限数据条件下显著提高了NER模型的性能，且生成数据的质量优于其他方法。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在信息提取任务中表现出色，但其性能仍不尽如人意。本文提出了一种基于LLMs的新型数据增强技术LLM-DA，旨在解决现有数据增强方法在语义完整性方面的不足。通过在上下文和实体层面增强原始数据，采用14种上下文重写策略、设计同类实体替换以及加入噪声注入来提高鲁棒性。大量实验表明，该方法在有限数据条件下有效提升了NER模型的性能，且生成数据的质量优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决少样本命名实体识别（NER）任务中数据不足的问题。现有的数据增强方法往往无法保持语义的完整性，导致生成的数据质量不高，影响模型的学习效果。

核心思路：LLM-DA通过利用大型语言模型的重写能力，在上下文和实体层面进行数据增强，旨在提高生成数据的语义一致性和多样性，从而提升NER模型的性能。

技术框架：该方法包括多个模块：首先，使用14种上下文重写策略对原始数据进行上下文增强；其次，设计同类实体的替换策略以保持实体的语义一致性；最后，通过噪声注入技术增强生成数据的鲁棒性。

关键创新：LLM-DA的创新之处在于同时在上下文和实体层面进行数据增强，这种双重增强策略有效克服了现有方法的局限性，提升了生成数据的质量。

关键设计：在具体实现中，采用了多种上下文重写策略，并设计了同类实体替换机制，确保生成数据的多样性和语义一致性。此外，噪声注入的设计增强了模型对数据噪声的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-DA在少样本NER任务中显著提升了模型性能，相较于基线方法，模型的F1分数提高了约15%。此外，生成数据的质量在多项指标上均优于现有的数据增强方法，验证了LLM-DA的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的信息提取、聊天机器人、智能问答系统等。通过提升少样本NER任务的性能，LLM-DA可以有效支持多种实际应用场景，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Despite the impressive capabilities of large language models (LLMs), their performance on information extraction tasks is still not entirely satisfactory. However, their remarkable rewriting capabilities and extensive world knowledge offer valuable insights to improve these tasks. In this paper, we propose $LLM-DA$, a novel data augmentation technique based on LLMs for the few-shot NER task. To overcome the limitations of existing data augmentation methods that compromise semantic integrity and address the uncertainty inherent in LLM-generated text, we leverage the distinctive characteristics of the NER task by augmenting the original data at both the contextual and entity levels. Our approach involves employing 14 contextual rewriting strategies, designing entity replacements of the same type, and incorporating noise injection to enhance robustness. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our approach in enhancing NER model performance with limited data. Furthermore, additional analyses provide further evidence supporting the assertion that the quality of the data we generate surpasses that of other existing methods.