大规模基于模式的信息提取语料库IEPILE

Core Concepts

我们介绍了IEPILE,这是一个全面的双语(英语和中文)信息提取指令语料库,包含约0.32B个令牌。我们通过收集和清理33个现有的信息提取数据集,并引入基于模式的指令生成来挖掘出这个大规模语料库。实验结果表明,使用IEPILE可以提高大语言模型在信息提取任务上的性能,特别是在零样本泛化方面。

Abstract

本文介绍了IEPILE,这是一个全面的双语(英语和中文)信息提取指令语料库。 数据收集和清理: 从多个数据源收集了26个英语数据集和7个中文数据集,涵盖了命名实体识别、关系抽取和事件抽取等三大类信息提取任务。 采用标准化流程维护数据质量和格式统一,包括格式统一、实例去重和排除低质量数据。 基于模式的指令生成: 指令由三个元素组成:任务描述、输入文本和模式序列。 为了解决训练和评估时模式查询数量不一致以及语义混淆的问题,我们引入了: 构建硬性负面模式字典,提高语义相似模式在指令中的出现频率; 采用批量指令生成,动态限制每个指令中查询的模式数量,以提高模型在处理语义混淆模式时的鲁棒性。 最终,我们得到了包含约0.32B个令牌的IEPILE语料库。 实验结果表明,使用IEPILE可以提高大语言模型在信息提取任务上的性能,特别是在零样本泛化方面。这不仅验证了IEPILE数据集的有效性,也为在其他领域创建信息提取数据集提供了一个框架。

Stats

训练和评估时模式查询数量不一致会显著降低模型性能。 语义相似模式的共现会导致模型混淆,使用硬性负面模式字典可以提高模型在处理语义混淆模式时的准确性。

Quotes

无

Key Insights Distilled From

IEPile

by Honghao Gui,... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.14710.pdf

Deeper Inquiries

如何将IEPILE扩展到更多语言和领域?

在将IEPILE扩展到更多语言和领域方面，可以采取以下策略： 多语言支持：为了扩展到更多语言，可以收集和清理其他语言的信息提取数据集，并按照IEPILE的构建方法进行处理。这包括收集多语言数据集，进行格式统一和数据清洗，以确保数据质量和格式一致性。 领域适应：要扩展到更多领域，可以收集特定领域的信息提取数据集，如医学、金融、法律等，并按照IEPILE的构建方法进行处理。确保数据集涵盖不同领域的信息提取任务，并保持数据质量和格式的一致性。

如何设计更加自然和灵活的指令来指导信息提取模型?

为了设计更加自然和灵活的指令来指导信息提取模型，可以考虑以下方法： 自然语言生成：采用自然语言生成技术，生成更加自然和流畅的指令，使其更符合人类语言表达习惯。 上下文感知：考虑上下文信息，使指令更具灵活性和适应性，能够根据不同情境调整指令内容。 个性化指导：根据具体任务和模型需求，设计个性化的指令生成策略，使指令更贴近模型训练和推理的实际需求。

IEPILE是否可以应用于开放域信息提取任务?

IEPILE的设计理念和构建方法使其更适用于特定领域和任务的信息提取，而开放域信息提取任务通常涉及更广泛的主题和语境。虽然IEPILE可以为开放域信息提取任务提供一定参考，但可能需要进一步的调整和扩展才能完全适用于开放域情境。为应用于开放域信息提取任务，可能需要： 更广泛的数据覆盖：收集涵盖更多主题和领域的数据，以适应开放域信息提取的多样性。 更灵活的指令生成：设计更加灵活和通用的指令生成策略，以适应开放域任务的复杂性和多样性。 模型适配：根据开放域信息提取任务的特点，对IEPILE进行模型适配和调整，以确保其在开放域情境下的有效性和适用性。