大型語言模型在生成式資訊提取的應用：綜述

核心概念

大型語言模型 (LLM) 展現出在資訊提取 (IE) 任務中的顯著能力，特別是在生成式資訊提取方面，為傳統方法帶來了新的可能性。

摘要

大型語言模型在生成式資訊提取的應用：綜述

這篇文章全面概述了大型語言模型 (LLM) 在生成式資訊提取 (IE) 領域的最新進展。文章首先介紹了資訊提取的背景，包括其定義、重要性以及面臨的挑戰。接著，文章詳細介紹了生成式資訊提取的概念，並將其與傳統的判別式資訊提取方法進行了比較。

資訊提取任務
文章將資訊提取任務分為三個主要類別：命名實體識別 (NER)、關係提取 (RE) 和事件提取 (EE)。對於每個類別，文章都介紹了其定義、子任務以及相關的 LLM 方法。

命名實體識別 (NER)：識別文本中的實體，並將其分類到預定義的類別中，例如人名、地名、組織機構名等。
關係提取 (RE)：識別文本中實體之間的關係，例如雇傭關係、地理位置關係等。
事件提取 (EE)：識別文本中發生的事件，並提取事件的關鍵要素，例如事件觸發詞、事件參與者、事件時間等。
資訊提取技術
文章還總結了 LLM 在生成式資訊提取中常用的技術，包括：

數據增強：利用 LLM 生成新的訓練數據，以擴充數據集規模和多樣性。
提示設計：設計有效的提示，引導 LLM 生成符合預期格式的結構化資訊。
零樣本學習：在沒有任何標註數據的情況下，利用 LLM 的泛化能力完成資訊提取任務。
約束解碼生成：在生成文本時，利用約束條件限制 LLM 的輸出，使其符合預定義的結構或規則。
少樣本學習：利用少量標註數據，通過微調或上下文學習等方式，使 LLM 適應特定的資訊提取任務。
監督微調：利用大量標註數據，對 LLM 進行微調，使其在特定資訊提取任務上達到更高的性能。
特定領域應用
除了通用的資訊提取任務外，文章還介紹了 LLM 在特定領域的應用，例如多模態資訊提取、多語言資訊提取、科學文獻資訊提取、醫學文本資訊提取等。
評估與分析
文章還回顧了評估和分析 LLM 在資訊提取任務中性能的研究，並討論了 LLM 在資訊提取中面臨的挑戰和未來發展方向。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey

by Derong Xu, W... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.17617.pdf

深入探究

如何將 LLM 與其他技術（例如知識圖譜）結合起來，以進一步提高資訊提取的性能？

將大型語言模型（LLM）與知識圖譜（KG）結合，可以充分發揮兩者優勢，顯著提高資訊提取的性能。以下是一些結合方法：
1. 基於知識圖譜的提示增強：

實體鏈接： 利用知識圖譜將文本中的實體鏈接到 KG 中的對應實體，提供更豐富的實體資訊，例如實體類型、屬性等，幫助 LLM 更好地理解文本語義，提高實體識別和關係抽取的準確性。
關係路徑增強： 對於關係抽取任務，可以利用知識圖譜中的關係路徑作為額外的提示資訊，例如在句子 "Steve Jobs 創辦了蘋果公司" 中，可以加入 KG 中 "Steve Jobs - 創辦人 - 蘋果公司" 的關係路徑，幫助 LLM 更好地識別 "創辦" 關係。
知識圖譜嵌入： 將知識圖譜中的實體和關係表示為低維向量，並將這些向量融入到 LLM 的輸入或模型中，為 LLM 提供更豐富的背景知識，提高模型的泛化能力。
2. 基於知識圖譜的約束解碼：

約束生成： 在生成式資訊提取中，可以利用知識圖譜中的約束條件來指導 LLM 的生成過程，例如在生成關係三元組時，可以利用 KG 中的類型約束，確保生成的三元組符合預定義的類型關係。
一致性檢查： 利用知識圖譜對 LLM 生成的結果進行一致性檢查，例如檢查生成的三元組是否與 KG 中的已有知識相矛盾，從而提高生成結果的準確性和可靠性。
3. 基於知識圖譜的模型訓練：

聯合訓練： 將 LLM 和知識圖譜模型進行聯合訓練，例如可以使用 KG 中的關係資訊來監督 LLM 的關係抽取任務，同時利用 LLM 生成的資訊來更新和擴展 KG。
知識蒸餾： 利用知識圖譜模型作為教師模型，將其知識蒸餾到 LLM 中，從而提高 LLM 在特定領域的資訊提取能力。
總之，將 LLM 與知識圖譜結合，可以有效地將外部知識融入到資訊提取過程中，提高模型的理解能力、生成能力和泛化能力，從而顯著提高資訊提取的性能。

生成式資訊提取方法是否會完全取代傳統的判別式方法？

生成式資訊提取方法近年來發展迅速，展現出強大的優勢，但目前還無法完全取代傳統的判別式方法。
生成式資訊提取的優勢：

靈活性高： 能夠處理更複雜的資訊提取任務，例如生成結構化資訊、處理多任務場景等。
泛化能力強： 在低資源場景下表現優於判別式方法，能夠從少量樣本中學習到更通用的模式。
可解釋性好： 生成過程更易於理解，可以提供更豐富的資訊，例如生成中間推理步驟等。
判別式資訊提取的優勢：

訓練效率高： 通常比生成式方法訓練速度更快，更容易收斂。
準確率高： 在特定任務和數據集上，判別式方法的準確率仍然具有優勢。
成熟度高： 擁有更完善的理論體系和更豐富的工具庫。
未來發展趨勢：

混合模型： 結合生成式和判別式方法的優勢，例如使用判別式方法進行初步提取，再利用生成式方法進行精細化處理。
知識增強： 將外部知識融入到生成式和判別式方法中，提高模型的理解能力和泛化能力。
低資源學習： 探索更有效的低資源學習方法，例如少樣本學習、遷移學習等，進一步提高生成式方法在低資源場景下的性能。
總之，生成式資訊提取方法和判別式方法各有優劣，未來將會是兩者互補、共同發展的局面。生成式方法在靈活性、泛化能力和可解釋性方面具有優勢，但目前在訓練效率、準確率和成熟度方面還需要進一步提升。

如何利用 LLM 從非結構化數據（例如圖像、音頻）中提取資訊？

利用 LLM 從非結構化數據中提取資訊，需要將非結構化數據轉換為 LLM 可以理解的文本形式，然後利用 LLM 的文本理解和生成能力進行資訊提取。以下是一些方法：
1. 圖像資訊提取：

圖像描述生成： 利用圖像描述生成模型（例如 Image Captioning 模型）為圖像生成文本描述，然後利用 LLM 從文本描述中提取資訊，例如識別圖像中的實體、關係和事件。
多模態預訓練模型： 使用多模態預訓練模型（例如 CLIP、ALIGN 等）將圖像和文本映射到共同的語義空間，然後利用 LLM 從圖像的語義表示中提取資訊。
OCR 技術： 對於包含文本的圖像，可以使用光學字符識別（OCR）技術將圖像中的文本提取出來，然後利用 LLM 進行文本資訊提取。
2. 音頻資訊提取：

語音識別： 利用語音識別技術（例如 Automatic Speech Recognition，ASR）將音頻轉換為文本，然後利用 LLM 從文本中提取資訊，例如識別說話人、語音情感、關鍵詞等。
音頻特徵提取： 提取音頻的聲學特徵（例如 MFCCs、spectrogram 等），並將其轉換為 LLM 可以處理的序列數據，然後利用 LLM 進行資訊提取。
多模態預訓練模型： 類似於圖像資訊提取，可以使用多模態預訓練模型將音頻和文本映射到共同的語義空間，然後利用 LLM 從音頻的語義表示中提取資訊。
3. 其他非結構化數據：

數據轉換： 對於其他類型的非結構化數據，例如影片、傳感器數據等，需要根據數據的特點，探索將其轉換為 LLM 可以處理的文本或序列數據的方法。
多模態融合： 可以結合多種非結構化數據，例如將圖像、音頻和文本資訊融合，利用 LLM 進行更全面的資訊提取。
挑戰和未來方向：

多模態理解： 提高 LLM 對多模態數據的理解能力，例如將圖像、音頻和文本資訊更有效地融合。
跨模態生成： 探索利用 LLM 進行跨模態資訊生成，例如根據文本描述生成圖像或音頻。
低資源學習： 研究如何在低資源場景下，利用 LLM 從非結構化數據中提取資訊。
總之，利用 LLM 從非結構化數據中提取資訊是一個充滿挑戰但也充滿機遇的領域。通過將非結構化數據轉換為 LLM 可以理解的形式，並結合多模態預訓練模型和低資源學習方法，可以有效地利用 LLM 的文本理解和生成能力，從非結構化數據中提取有價值的資訊。