通过结构到文本的数据生成，释放大型语言模型的力量以实现低资源条件下的关系三元组提取

《Expert Systems with Applications》：Unleashing the power of Large Language Models for Low-Resource Relation Triplet Extraction by Structure-to-Text Data Generation

低资源场景下基于大语言模型的结构化三元组抽取方法研究。通过构建结构生成、多样化示例与任务相关指令引导的三阶段框架，有效解决数据稀缺与输出结构复杂性问题。实验表明，该方法在六个关系抽取数据集上平均提升6.07%，最高绝对提升17.55%，且生成的合成数据质量优于传统标注数据。

　　语言模型的规模扩展已经彻底改变了自然语言处理（NLP）任务的广泛应用，然而，针对大语言模型（LLMs）在低资源关系三元组提取（Relation Triplet Extraction, RTE）任务中的能力评估却鲜有研究。本文围绕关系三元组提取的核心方法展开探讨，重点研究了上下文学习中的k-shot示范以及多示例指令微调等策略，旨在提升在少样本和零样本情况下的关系三元组提取性能。为了增强低资源环境下的模型表现，我们进一步提出了多种示范实例和任务相关指令，用于合成数据的生成。具体而言，我们借助LLMs构建了一种结构化的提示模板，通过结构化文本生成合成训练数据，并深入探索了在指令微调和上下文学习过程中实例边界的潜在问题，评估了这些方法对模型性能的影响。

为了应对从单句中提取多个关系三元组的挑战，我们设计了一种新颖的多三元组搜索（Multiple Triplet Search, MTS）算法。该算法能够识别文本中多个潜在的关系，并通过结构化的搜索方式提取出多个三元组。此外，我们发现，上下文学习在某些情况下可以达到与传统提示学习方法相当的性能水平。同时，将合成数据与LLMs相结合，能够有效提升现有解决方案在低资源场景下的表现，取得新的最先进的结果。我们对六个关系提取数据集进行了实验，结果验证了所提出方法在零样本和少样本RTE任务中的有效性。我们的源代码已公开在GitHub上，地址为https://github.com/Phevos75/LLMRTE。

关系三元组提取（RTE）是自然语言处理中的一种结构预测任务，旨在从非结构化文本中识别出实体之间的关系，并将其组织成结构化的三元组形式（head entity, relation, tail entity）。这类任务通常依赖于高质量的人工标注数据，以实现最优的性能表现。然而，随着现实场景中数据资源的有限性，特别是在某些特定领域，人工标注的成本和难度变得尤为突出。因此，研究如何利用LLMs在缺乏大量标注数据的情况下完成关系三元组提取，成为当前学术界和工业界关注的重点。

现有的低资源关系提取方法主要集中在对预训练语言模型（如BERT）的微调或提示微调上。这些方法通常依赖于精心设计的提示模板，但这些模板的稳定性直接影响模型的表现。如果提示模板不够稳定，可能导致模型在不同任务中的性能波动，从而影响其泛化能力。此外，元学习方法虽然能够引入梯度漂移，提高模型的适应性，但也会带来优化过程中的不稳定性。另一方面，一些基于图神经网络的方法容易受到过度平滑问题的影响，从而降低模型的判别能力。

近年来，随着模型和语料库规模的不断扩大，像GPT-3.5-turbo和LLaMA这样的LLMs在处理各种NLP任务方面展现出了强大的能力。受到这些模型在关系提取、情感分析和事件提取等任务中应用的启发，我们希望通过生成合成数据来缓解低资源RTE任务中的数据稀缺问题。然而，生成高质量的合成数据仍然面临诸多挑战。首先，现有的关系提取方法往往在结构理解方面存在不足，导致生成的合成数据质量较低，且可能包含大量错误。其次，关系提取数据集本身存在数据稀疏性和不平衡问题，例如，某些关系类型在训练样本中的数量远多于其他类型，而大多数样本仅包含1-2个关系。此外，数据集的多样性不足，这限制了模型的泛化能力。同时，结构化文本使用特殊标记来表示信息，便于解码为三元组，但生成包含多个关系三元组的句子仍然是一个挑战。

为了应对这些挑战，本文提出了一种结构到文本的合成数据生成方法，将低资源关系三元组提取（LRTE）问题重新定义为合成数据生成任务。该方法的核心在于利用反向的结构到文本数据生成流程，引导LLMs在没有足够标注数据的情况下生成高质量的合成数据。与传统的通过输入文本生成预测答案（X→Y）作为银标签的方法不同，我们采用了一种逆向策略，即提供真实标签和提示，引导LLMs生成包含目标关系的输入文本（Y→X）。这种方法能够有效提升模型在低资源环境下的表现，并增强其对多种任务的适应能力。

本文的框架主要由三个关键组件构成：第一，结构生成组件，该组件统一了变量和常识性文本格式，作为RTE训练样本的目标，从而提高模型的泛化能力和包容性；第二，多样化的示范实例和任务相关指令引导组件，该组件涉及设计清晰且详细的指令，以及多样化的示范实例，以引导LLMs理解特定任务的定义和约束，同时评估其语言理解能力；第三，迭代自优化与监督性错误纠正组件，该组件专注于自动识别生成的合成实例中的错误，并实施纠正措施，以进一步优化生成的数据质量。

在实验中，我们对六个公开的关系提取数据集进行了评估，并使用每个关系类型下的N个示例数据作为数据合成流程的种子实例。实验结果表明，合成训练数据能够显著提升多个关系提取模型的性能，无论是在生成公式还是序列标注任务中。此外，我们发现，使用FlanT5作为主干模型时，生成的合成实例质量较高，且在某些情况下比使用人工标注数据更有效。这些结果验证了本文方法在低资源关系三元组提取任务中的可行性。

在总结本文的贡献时，我们提出以下三点：第一，我们引入了LRTE任务的设定，通过反向的结构到文本数据生成流程，有效解决了NLP下游任务中的数据稀疏问题；第二，我们设计了三种简单但有效的策略，以释放LLMs在低资源环境下提升关系三元组提取性能的潜力；第三，我们在六个知名的关系提取数据集上进行了详尽的实验，结果表明，与当前最先进的模型相比，本文方法在多个数据集上实现了最高达17.55%的绝对性能提升，平均提升6.07%。进一步的分析表明，通过LLMs生成的合成实例在多样性和有效性方面均表现良好，因此可以作为合理的训练数据。

本文的研究不仅为低资源关系三元组提取任务提供了新的解决方案，也为未来的研究方向奠定了基础。通过引入合成数据生成机制，我们能够有效应对数据资源有限的问题，并提高模型在零样本和少样本情况下的表现。此外，本文方法还为其他结构预测任务提供了可借鉴的思路，即如何利用LLMs生成高质量的合成数据以辅助模型训练。未来，我们可以进一步探索如何在更广泛的领域中应用这一方法，同时优化合成数据的生成过程，以提高模型的准确性和泛化能力。

在低资源关系提取任务中，传统的数据增强方法通常依赖于远程监督（distant supervision）技术，通过外部知识库（如Wikidata）获取关系三元组，并利用维基百科等语料库进行训练。然而，这种方法在数据多样性方面存在局限，使得模型在面对不同领域或复杂关系时表现不佳。因此，本文提出了一种基于LLMs的新型方法，以解决这些局限性。通过结构到文本的生成流程，我们能够生成多样化的合成数据，从而提升模型在低资源环境下的表现。

本文的研究还揭示了LLMs在生成合成数据方面的潜力。通过设计合理的提示模板和指令，我们可以引导LLMs生成符合特定任务要求的输入文本，从而提高模型的适应性和泛化能力。此外，我们发现，合成数据的质量和多样性在很大程度上取决于提示模板的设计和指令的清晰度。因此，在实际应用中，我们需要仔细设计提示模板和指令，以确保生成的合成数据能够有效辅助模型训练。

在实验中，我们选择了六个具有代表性的关系提取数据集，以验证本文方法的有效性。这些数据集涵盖了不同领域和关系类型，能够全面评估模型在不同任务中的表现。通过对比实验，我们发现，本文方法在多个数据集上均取得了显著的性能提升，尤其是在零样本和少样本情况下，其表现优于当前最先进的模型。这些结果表明，合成数据生成方法在低资源关系提取任务中具有广阔的应用前景。

本文的研究还强调了数据生成过程中的多样性问题。通过生成包含多个关系三元组的句子，我们可以提高模型在处理复杂关系时的能力。然而，生成这样的句子仍然面临诸多挑战，例如如何确保生成的句子既包含多个关系，又符合语法和语义规则。因此，在实际应用中，我们需要设计有效的生成策略，以确保合成数据的质量和多样性。

综上所述，本文的研究为低资源关系三元组提取任务提供了一种新的解决方案，即通过结构到文本的合成数据生成方法，引导LLMs在缺乏足够标注数据的情况下生成高质量的合成数据。这种方法不仅能够有效提升模型的性能，还能够增强其在不同任务中的适应能力。通过详尽的实验和分析，我们验证了本文方法的有效性，并展示了其在实际应用中的潜力。未来，我们可以进一步优化生成策略，提高合成数据的质量和多样性，以实现更广泛的适用性。同时，我们还可以探索如何将这一方法应用于其他结构预测任务，以提升整体的NLP性能。