AutoRE: Document-Level Relation Extraction with Large Language Models

📄 arXiv: 2403.14888v3 📥 PDF

作者: Lilong Xue, Dan Zhang, Yuxiao Dong, Jie Tang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-21 (更新: 2024-07-26)

备注: 10 pages, 4 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AutoRE以解决文档级关系抽取问题

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

关键词: 文档级关系抽取 信息抽取 大型语言模型 关系抽取 参数高效微调 自然语言处理 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有方法主要针对句子级关系抽取，处理能力有限，无法有效应对文档级关系抽取的复杂性。
  2. 本文提出AutoRE模型，采用RHF范式，避免依赖已知关系选项，更加符合实际应用需求。
  3. 实验结果显示，AutoRE在RE-DocRED数据集上表现优异，超越现有基线，提升幅度显著。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在文本理解和生成方面表现出色，促使研究者将其应用于信息抽取（IE），尤其是关系抽取（RE）。然而，现有方法主要集中于句子级关系抽取（SentRE），通常仅处理单句中的有限关系和三元组事实。部分方法将关系视为候选选项嵌入提示模板，导致在处理文档级关系抽取（DocRE）任务时效率低下且性能不佳。为了解决这些问题，本文提出了AutoRE，一个端到端的DocRE模型，采用了一种新颖的关系抽取范式RHF（Relation-Head-Facts），不依赖于已知关系选项，更贴近实际场景。此外，我们开发了一个易于扩展的RE框架，使用参数高效微调（PEFT）算法（QLoRA）。在RE-DocRED数据集上的实验表明，AutoRE在开发集和测试集上分别超越TAG 10.03%和9.03%，实现了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文档级关系抽取（DocRE）中的效率低下和性能不足的问题。现有方法多集中于句子级，无法有效处理文档中分散的多重关系和三元组事实。

核心思路：AutoRE模型引入了RHF（Relation-Head-Facts）范式，避免了对已知关系选项的依赖，使得模型在处理复杂文档时更加灵活和高效。

技术框架：AutoRE的整体架构包括数据预处理、关系抽取模块和后处理阶段。模型通过参数高效微调（PEFT）算法进行训练，确保在处理大规模数据时的高效性。

关键创新：AutoRE的核心创新在于其RHF范式，区别于传统方法的候选关系选项设计，使得模型能够在无先验知识的情况下进行关系抽取。

关键设计：在模型设计中，采用了QLoRA算法进行参数微调，优化了模型的训练效率和性能。此外，损失函数和网络结构经过精心设计，以适应文档级数据的特点。

📊 实验亮点

AutoRE在RE-DocRED数据集上的实验结果显示，其性能超越了现有基线TAG，开发集和测试集的提升幅度分别为10.03%和9.03%。这一成果标志着文档级关系抽取领域的显著进步，展示了AutoRE的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在信息抽取、知识图谱构建和自然语言处理等领域。AutoRE能够有效处理复杂文档中的多重关系，为企业和研究机构提供更高效的信息提取工具，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional abilities in comprehending and generating text, motivating numerous researchers to utilize them for Information Extraction (IE) purposes, including Relation Extraction (RE). Nonetheless, most existing methods are predominantly designed for Sentence-level Relation Extraction (SentRE) tasks, which typically encompass a restricted set of relations and triplet facts within a single sentence. Furthermore, certain approaches resort to treating relations as candidate choices integrated into prompt templates, leading to inefficient processing and suboptimal performance when tackling Document-Level Relation Extraction (DocRE) tasks, which entail handling multiple relations and triplet facts distributed across a given document, posing distinct challenges. To overcome these limitations, we introduce AutoRE, an end-to-end DocRE model that adopts a novel RE extraction paradigm named RHF (Relation-Head-Facts). Unlike existing approaches, AutoRE does not rely on the assumption of known relation options, making it more reflective of real-world scenarios. Additionally, we have developed an easily extensible RE framework using a Parameters Efficient Fine Tuning (PEFT) algorithm (QLoRA). Our experiments on the RE-DocRED dataset showcase AutoRE's best performance, achieving state-of-the-art results, surpassing TAG by 10.03\% and 9.03\% respectively on the dev and test set. The code is available at https://github.com/THUDM/AutoRE and the demonstration video is provided at https://www.youtube.com/watch?v=IhKRsZUAxKk.