RuleChef: Grounding LLM Task Knowledge in Human-Editable Rules
作者: Ádám Kovács, Nadia Verdha, Gábor Recski
分类: cs.CL
发布日期: 2026-07-05
💡 一句话要点
提出RuleChef框架以生成可执行的NLP任务规则
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 规则生成 自然语言处理 大型语言模型 命名实体识别 文本分类 人类反馈 可解释性 开源软件
📋 核心要点
- 现有方法在生成可执行规则时缺乏灵活性和可解释性，难以适应不同的NLP任务。
- RuleChef通过利用大型语言模型生成规则，并结合人类反馈和额外示例进行迭代改进，提升了规则的质量和适应性。
- 初步评估显示，RuleChef在文本分类和NER任务上表现出色，提供了快速且可检查的规则系统。
📝 摘要（中文）
我们提出了RuleChef，一个利用大型语言模型（LLMs）为自然语言处理（NLP）任务生成可执行规则的框架，如文本分类、命名实体识别（NER）和关系提取。规则基于任务描述和一组标注示例生成，并通过额外示例和人类反馈迭代改进。RuleChef还可以利用现有模型的输入输出对来引导规则生成。LLMs仅在学习阶段使用，合成规则并根据持出分割上的失败进行迭代修补。该过程的结果是一个快速、确定性且可检查的规则系统。我们在分类和NER任务上进行了初步评估，并将RuleChef作为开源软件发布，遵循Apache 2.0协议。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有NLP任务规则生成方法的灵活性不足和可解释性差的问题。现有方法往往依赖于复杂的模型，难以调整和理解。
核心思路：RuleChef的核心思路是利用大型语言模型生成可执行规则，并通过人类反馈和额外示例进行迭代改进，从而提高规则的质量和适应性。
技术框架：RuleChef的整体架构包括任务描述输入、标注示例生成规则、基于反馈的迭代改进和最终的规则系统输出。主要模块包括规则生成、反馈收集和规则修补。
关键创新：RuleChef的主要创新在于将大型语言模型与人类反馈结合，形成一个快速、确定性且可检查的规则生成系统。这与传统方法的复杂模型设计形成鲜明对比。
关键设计：在设计中，RuleChef采用了迭代学习策略，结合了输入输出对的观察来引导规则生成，确保生成的规则能够有效应对实际任务中的挑战。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
初步评估结果显示，RuleChef在文本分类和NER任务中表现优异，生成的规则系统不仅快速且可检查，显著提升了任务的执行效率。具体性能数据和对比基线尚未详细披露，但整体提升幅度令人期待。
🎯 应用场景
RuleChef框架在文本分类、命名实体识别和关系提取等NLP任务中具有广泛的应用潜力。其生成的可执行规则不仅提高了任务的效率，还增强了系统的可解释性，适用于需要快速迭代和调整的实际场景。未来，RuleChef可能在更多NLP应用中发挥重要作用，推动智能系统的可用性和透明度。
📄 摘要（原文）
We present RuleChef, a framework that uses large language models (LLMs) to generate executable rules for NLP tasks such as text classification, Named Entity Recognition (NER), or relation extraction. Rules are generated based on a task description and a set of labeled examples, then they are iteratively improved based both on additional examples and on human feedback overexisting rules. RuleChef can also be used to bootstrap rules using the observed input-output pairs from any existing model for a given task. LLMs are used only at learning time, synthesizing rules and iteratively patching them based on failures measured on a held-out split. The result of this process is a fast, deterministic, and inspectable rule system. Preliminary evaluation is performed on both classification and NER tasks. We release RuleChef as open-source software under an Apache 2.0