AutoRE: Document-Level Relation Extraction with Large Language Models

Concetti Chiave

AutoRE introduces a novel paradigm, RHF, for efficient Document-Level Relation Extraction, achieving state-of-the-art results on the RE-DocRED dataset.

Sintesi

Introduction:

• Large Language Models (LLMs) excel in text comprehension and generation.
• Interest in using LLMs for Information Extraction (IE) tasks is increasing.

Inefficacy in Multi-Relations:

• Embedding relations directly into prompt templates can be impractical for datasets with numerous relation types.

Limitations of Current RE Paradigms:

• Existing RE paradigms struggle with handling multiple relations and triplet facts in DocRE tasks.

Methodology:

• AutoRE introduces the RHF paradigm for more accurate extraction of triplet facts.

QLoRA Tuning:

• QLoRA modules are tailored to specific stages of the RHF process, enhancing efficiency.

Experiment:

• AutoRE outperforms previous models on the Re-DocRED dataset, showcasing its effectiveness.

Statistiche

大規模言語モデル（LLMs）はテキストの理解と生成に優れている。
Re-DocREDデータセットでAutoREの最高性能を示す。

Citazioni

"LLMs still perform poorly in DocRE tasks involving the extraction of multiple relations and triplet facts."
"AutoRE proficiently addresses the intricate task of extracting multiple relations from document-level texts."

Approfondimenti chiave tratti da

AutoRE

by Xue Lilong,Z... alle arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14888.pdf

Domande più approfondite

現在のモデルがDocREタスクで不十分なパフォーマンスを示す理由は何ですか？

現在のモデルがDocREタスクで不十分なパフォーマンスを示す主な理由は、複数の関係や三つ組事実を抽出するという複雑さにあります。従来の方法では、文単位の関係抽出に焦点が当てられており、文内に含まれる限られた関係や三つ組事実に対応しています。しかし、ドキュメントレベルの関係抽出（DocRE）タスクでは、与えられたドキュメント全体にわたって複数の関係や三つ組事実を処理する必要があります。これは新しい課題を提起し、既存の手法では効率的な処理と最適なパフォーマンスが得られません。
また、多くの既存手法は候補選択肢として関係性をプロンプトテンプレートに統合することで動作します。しかし、リアルワールドシナリオでは100以上もの関連種別が存在する場合もあります。このような多くの関連性を直接プロントテンプレートに埋め込むことはしばしば非現実的です。

AutoREが他のモデルよりも優れた結果を達成する理由は何ですか

AutoREが他のモデルよりも優れた結果を達成する理由は何ですか？
AutoREが他のモデルよりも優れた結果を達成する主な理由は、「RHF」と呼ばれる新しいパラダイムへ移行したことです。RHF（Relation-Head-Facts）パラダイムでは、「順序付けされた」アプローチで各段階ごとに精緻化されたタスクへ取り掛かることでトリプレット情報を効率的かつ正確に発見します。
さらに、AutoREではQLoRAアルゴリズム（Parameters Efficient Fine Tuning） を使用しており、Mistral-7B プリトレーニング済み言語モデル (PLMs) を微調整しています。この方法論は量子化技術や低ランク適応技術(Low-Rank Adaptation) の利点を活用し，効率的な微調整可能性向上させています。

この研究から得られる知見を実世界の情報抽出にどのように応用できますか

この研究から得られる知見を実世界の情報抽出にどう応用できますか？
この研究から得られる知見は実世界でも有益です。例えば、「RHF」パラダイムや「QLoRA」アルゴリズム等々先進的手法・技術革新 今後広範囲及び深層次元情報抽出問題解決策開発時参考資料構築基礎材料提供役割担っています。
また, AutoREフレームウェーク普及展開可能性高く, 様々業務領域(医療,金融,マーケティング等)大規模自然言語処理ニーズ満足度向上責任持ちます.