Towards Structured Knowledge: Advancing Triple Extraction from Regional Trade Agreements using Large Language Models

📄 arXiv: 2510.05121v1 📥 PDF

作者: Durgesh Nandini, Rebekka Koch, Mirco Schoenfeld

分类: cs.CL, cs.CE, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

利用大型语言模型从区域贸易协定中提取结构化知识三元组

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

关键词: 大型语言模型 知识提取 三元组抽取 区域贸易协定 经济领域

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效从法律文本等非结构化数据中提取经济贸易领域的结构化知识。
  2. 利用大型语言模型，通过设计不同的prompt策略，提取文本中的主语-谓语-宾语三元组。
  3. 使用Llama 3.1模型在区域贸易协定文本上进行实验，评估了零样本、单样本和少样本提示的效果。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在提取结构化知识（以主语-谓语-宾语三元组形式）方面的有效性。我们将该设置应用于经济学领域。研究结果可应用于广泛的场景，包括从自然语言法律贸易协定文本中创建经济贸易知识图谱。作为一个用例，我们将模型应用于区域贸易协定文本，以提取与贸易相关的信息三元组。我们特别探索了零样本、单样本和少样本提示技术，结合了正面和负面示例，并基于定量和定性指标评估了它们的性能。具体来说，我们使用Llama 3.1模型来处理非结构化的区域贸易协定文本并提取三元组。我们讨论了关键见解、挑战和潜在的未来方向，强调了语言模型在经济应用中的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从区域贸易协定等非结构化文本中自动提取结构化知识的问题，具体形式为（主语，谓语，宾语）三元组。现有方法在处理此类复杂法律文本时，面临准确率低、效率不高等挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的自然语言理解和生成能力，通过设计合适的prompt，引导LLM从文本中提取目标信息。通过调整prompt策略，例如零样本、单样本和少样本学习，来优化提取效果。

技术框架：整体框架包括以下步骤：1）输入：区域贸易协定文本；2）Prompt设计：设计零样本、单样本和少样本prompt，并结合正负样本示例；3）LLM推理：使用Llama 3.1模型进行推理，生成三元组；4）评估：使用定量和定性指标评估提取的三元组的质量。

关键创新：关键创新在于探索了不同prompt策略在经济领域知识提取任务中的应用。通过对比零样本、单样本和少样本学习的效果，以及正负样本的影响，为实际应用提供了指导。此外，将LLM应用于法律文本分析，也具有一定的创新性。

关键设计：论文的关键设计在于prompt的设计。针对不同的prompt策略，论文尝试了不同的正负样本组合，并评估了它们对提取效果的影响。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细描述，属于LLM本身的设计。

📊 实验亮点

论文使用Llama 3.1模型，通过对比零样本、单样本和少样本提示策略，探索了LLM在区域贸易协定信息提取中的性能。实验结果表明，合适的prompt策略能够有效提高三元组提取的准确性和完整性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，需要查阅原文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建经济贸易知识图谱，为政策制定者、经济研究人员和企业提供决策支持。通过自动提取贸易协定中的关键信息，可以提高信息获取效率，促进贸易政策的分析和评估。未来，该方法还可以扩展到其他法律文本和经济领域，例如合同分析、市场研究等。

📄 摘要（原文）

This study investigates the effectiveness of Large Language Models (LLMs) for the extraction of structured knowledge in the form of Subject-Predicate-Object triples. We apply the setup for the domain of Economics application. The findings can be applied to a wide range of scenarios, including the creation of economic trade knowledge graphs from natural language legal trade agreement texts. As a use case, we apply the model to regional trade agreement texts to extract trade-related information triples. In particular, we explore the zero-shot, one-shot and few-shot prompting techniques, incorporating positive and negative examples, and evaluate their performance based on quantitative and qualitative metrics. Specifically, we used Llama 3.1 model to process the unstructured regional trade agreement texts and extract triples. We discuss key insights, challenges, and potential future directions, emphasizing the significance of language models in economic applications.