GuideX: Guided Synthetic Data Generation for Zero-Shot Information Extraction

📄 arXiv: 2506.00649v1 📥 PDF

作者: Neil De La Fuente, Oscar Sainz, Iker García-Ferrero, Eneko Agirre

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-31

备注: ACL Findings 2025

💡 一句话要点

提出GUIDEX以解决零样本信息提取中的领域适应问题

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

关键词: 信息提取 零样本学习 合成数据 领域适应 大型语言模型 命名实体识别 自动化标注

📋 核心要点

  1. 现有的信息提取方法通常需要大量的领域特定数据和专家知识，导致适应新领域的成本高昂。
  2. 本文提出的GUIDEX方法能够自动生成领域特定的架构和合成标注实例，从而简化信息提取的过程。
  3. 实验结果表明，使用GUIDEX训练的模型在多个基准上显著提升了性能，尤其是在零样本设置下。

📝 摘要（中文）

信息提取系统通常是特定于领域的，需耗费大量成本进行专家架构设计、数据标注和模型训练。尽管大型语言模型在零样本信息提取中表现出色，但在未见领域中，标签定义差异导致性能显著下降。本文提出GUIDEX，一种自动定义领域特定架构、推断指导方针并生成合成标注实例的新方法，从而提高跨领域泛化能力。通过使用GUIDEX微调Llama 3.1，在七个零样本命名实体识别基准上创下新纪录。使用GUIDEX训练的模型在没有人工标注数据的情况下，F1分数提高了7分，结合人工标注数据时提高近2分，展现出对复杂领域特定标注架构的更好理解。代码、模型和合成数据集可在neilus03.github.io/guidex.com获取。

🔬 方法详解

问题定义：当前信息提取系统在不同领域间的适应性差，尤其是在标签定义不一致的情况下，导致性能显著下降。现有方法依赖于大量人工标注数据，成本高且效率低。

核心思路：GUIDEX通过自动定义领域特定的架构和生成合成标注实例，旨在提高模型在未见领域的泛化能力，减少对人工标注的依赖。

技术框架：GUIDEX的整体架构包括三个主要模块：1) 自动架构定义，2) 指导方针推断，3) 合成标注实例生成。该流程通过结合领域知识和生成模型实现。

关键创新：GUIDEX的最大创新在于其自动化的架构定义和合成数据生成能力，使得模型能够在没有人工标注的情况下，依然获得较高的性能。这与传统方法依赖人工设计和标注形成鲜明对比。

关键设计：在模型训练中，GUIDEX采用了特定的损失函数和网络结构，以优化合成数据的质量和模型的学习效果。同时，参数设置经过精心调整，以确保生成实例的多样性和代表性。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用GUIDEX微调的Llama 3.1模型在七个零样本命名实体识别基准上创下了新的性能记录，F1分数提升了7分，结合人工标注数据时提升近2分，显著超越了以往方法。

🎯 应用场景

GUIDEX的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要快速适应新领域的自动化信息提取任务中。其合成数据生成能力可以降低人工标注的需求，提升信息提取系统的效率和准确性，未来可能在金融、医疗和法律等行业中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Information Extraction (IE) systems are traditionally domain-specific, requiring costly adaptation that involves expert schema design, data annotation, and model training. While Large Language Models have shown promise in zero-shot IE, performance degrades significantly in unseen domains where label definitions differ. This paper introduces GUIDEX, a novel method that automatically defines domain-specific schemas, infers guidelines, and generates synthetically labeled instances, allowing for better out-of-domain generalization. Fine-tuning Llama 3.1 with GUIDEX sets a new state-of-the-art across seven zeroshot Named Entity Recognition benchmarks. Models trained with GUIDEX gain up to 7 F1 points over previous methods without humanlabeled data, and nearly 2 F1 points higher when combined with it. Models trained on GUIDEX demonstrate enhanced comprehension of complex, domain-specific annotation schemas. Code, models, and synthetic datasets are available at neilus03.github.io/guidex.com