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IEPile：大规模信息提取语料库

这是论文 IEPile: Unearthing Large-Scale Schema-Based Information Extraction Corpus 的官方仓库

数据集 | 论文 | 使用方法 | 局限性 | 声明和许可 | 引用

请注意，我们的IEPile可能会进行更新（一旦发布更新，我们将通知您）。建议使用最新版本。

IEPile
├── train.json      # 训练集
├── dev.json        # 验证集
├── IE-en           # 英文统一格式数据
│   ├── NER
│   │   ├── CoNLL2003
│   │   │   ├── train.json
│   │   │   ├── dev.json
│   │   │   ├── schema.json   # schema信息文件
│   │   │   └── test.json
│   │   ├── ...
│   ├── RE
│   ├── EE
│   ├── EET
│   ├── EEA
├── IE-zh           # 中文统一格式数据
│   ├── NER
│   ├── RE
│   ├── EE
│   ├── EET
│   ├── EEA

🎯1.介绍

请注意，以上提供的数据集中所含数据已经排除了与ACE2005数据集相关的部分。若您需要访问未经过滤的完整数据集，并且已成功获取所需的权限，敬请通过电子邮件方式联系 guihonghao@zju.edu.cn 或 zhangningyu@zju.edu.cn。我们将提供完整数据集资源。

LLaMA2-IEPile | Baichuan2-IEPile | KnowLM-IE-v2 模型下载链接：zjunlp/llama2-13b-iepile-lora | zjunlp/baichuan2-13b-iepile-lora | zjunlp/KnowLM-IE-v2

statistic

我们精心收集并清洗了现有的信息提取（IE）数据，共整合了26个英文IE数据集和7个中文IE数据集。如图1所示，这些数据集覆盖了包括通用、医学、金融等多个领域。

本研究采用了所提出的“基于schema的轮询指令构造方法”，成功创建了一个名为 IEPile 的大规模高质量IE微调数据集，包含约0.32B tokens。

基于IEPile，我们对 Baichuan2-13B-Chat 和 LLaMA2-13B-Chat 模型应用了 Lora 技术进行了微调。实验证明，微调后的 Baichuan2-IEPile 和 LLaMA2-IEPile 模型在全监督训练集上成绩斐然，并且在零样本信息提取任务中取得了提升。

zero_en

zero_zh

全监督数据集结果

supervision_ner

supervision_re

supervision_ee

📊2.数据

2.1IEPile的构造

我们专注于基于指令的信息抽取，因此指令中的schema的构造至关重要，因为它反映着具体抽取需求，是动态可变的。然而，现有研究在构造指令时往往采取一种较为粗放的schema处理策略，即利用标签集内全部schema进行指令构建。这种方法潜在地存在2个重要的问题：

  1. 训练和评估阶段schema询问的数量不一致，即使这些schema在内容上相似，可能损害模型的泛化能力。若训练过程中每次询问的schema数量大约是20个，而评估时询问的是10个或30个schema，即使这些schema在内容上与训练阶段相似，模型性能仍可能受到影响。
  2. 指令中的schema之间的对比性不足。语义近似的schema，如“裁员”、“离职”与“解雇”，它们的语义模糊性可能造成模型混淆。这类易混淆的模式应当在指令集中更为频繁地出现。

因此，我们提出如下解决方案：1、构造难负样本字典；2、轮询式的指令生成。

iepile

难负样本

假设数据集 $\mathcal{D}$ 有其全量标签集 $L$，$\mathcal{D}$ 中某一文本 $S$，$S$ 中真实存在的标签构成正例标签集 $Pos_L$，而不存在的标签则形成负例标签集 $Neg_L$。在我们的分析中，我们发现模型误判的主要原因在于schema的语义模糊，导致了模型的混淆。传统方法中，负例标签 $Neg_L$通常简单地定义为 $L - Pos_L$。然而，这种方法忽视了一个重要方面：需要特别注意那些与正例标签语义相近的负例标签。受对比学习理论的启发。我们构造了一个难负样本字典 $\mathcal{D}$，其键值对应的是Schema及其语义上相近的Schema集。因此难负样本集 $Hard_L = \mathcal{D}[Pos_L]$。然而，若 $Neg_L$ 仅由 $Hard_L$ 构成会缺少足够的负例让模型学习。因此，我们定义其他负样本 $Other_L = L - Hard_L$，最终，负例标签 $Neg_L$ 由 $Hard_L$ 和少量的 $Other_L$ 组成。这种难负样本的构建旨在促进语义近似的模式更频繁地出现在指令中，同时也能在不牺牲性能的情况下减少训练样本量（例如，原本需12个指令集的49个schema可减至3个）。

轮询式的指令生成

在完成了上述步骤后，我们得到了最终的schema集合 $L'=Pos_L + Neg_L$。在基于schema的信息抽取（IE）指令构造中，schema的作用至关重要，它直接决定了模型需要抽取的信息类型，并且反映了用户的具体需求。传统做法通常将完整的schema一次性整合入指令中，然而，在本研究中，我们采纳了一种轮询式方法，限制每次询问的schema数量为 $split_num$ 个，取值范围在4至6之间。因此 $L'$ 将被分为 $|L'|/split_num$ 个批次进行询问，每批次询问 $split_num$ 个schema。即使在评估阶段询问的schema数目与训练时不同，通过轮询机制，我们可以将询问数量平均分散至 $split_num$ 个，从而缓解泛化性能下降的问题。

2.2IEPile的数据格式

IEPile 中的每条数据均包含 task, source, instruction, output 4个字段, 以下是各字段的说明

字段 说明
task 该实例所属的任务, (NER、RE、EE、EET、EEA) 5种任务之一。
source 该实例所属的数据集
instruction 输入模型的指令, 经过json.dumps处理成JSON字符串, 包括"instruction", "schema", "input"三个字段
output 输出, 采用字典的json字符串的格式, key是schema, value是抽取出的内容

在IEPile中, instruction 的格式采纳了类JSON字符串的结构，实质上是一种字典型字符串，它由以下三个主要部分构成： (1) 'instruction': 任务描述, 它概述了指令的执行任务(NER、RE、EE、EET、EEA之一)。 (2) 'schema': 待抽取的schema(实体类型, 关系类型, 事件类型)列表。 (3) 'input': 待抽取的文本。

instruction.py 中提供了各个任务的指令模版。

以下是一条数据实例：

{
    "task": "NER", 
    "source": "CoNLL2003", 
    "instruction": "{\"instruction\": \"You are an expert in named entity recognition. Please extract entities that match the schema definition from the input. Return an empty list if the entity type does not exist. Please respond in the format of a JSON string.\", \"schema\": [\"person\", \"organization\", \"else\", \"location\"], \"input\": \"284 Robert Allenby ( Australia ) 69 71 71 73 , Miguel Angel Martin ( Spain ) 75 70 71 68 ( Allenby won at first play-off hole )\"}", 
    "output": "{\"person\": [\"Robert Allenby\", \"Allenby\", \"Miguel Angel Martin\"], \"organization\": [], \"else\": [], \"location\": [\"Australia\", \"Spain\"]}"
}

该数据实例所属任务是 NER, 所属数据集是 CoNLL2003, 待抽取的schema列表是 ["person", "organization", "else", "location"], 待抽取的文本是 "284 Robert Allenby ( Australia ) 69 71 71 73 , Miguel Angel Martin ( Spain ) 75 70 71 68 ( Allenby won at first play-off hole )", 输出是 {"person": ["Robert Allenby", "Allenby", "Miguel Angel Martin"], "organization": [], "else": [], "location": ["Australia", "Spain"]}

注意输出中的 schema 顺序与 instruction 中的 schema 顺序一致

更多任务的数据实例 
{
  "task": "RE", 
  "source": "NYT11", 
  "instruction": "{\"instruction\": \"You are an expert in relationship extraction. Please extract relationship triples that match the schema definition from the input. Return an empty list for relationships that do not exist. Please respond in the format of a JSON string.\", \"schema\": [\"neighborhood of\", \"nationality\", \"children\", \"place of death\"], \"input\": \" In the way New Jersey students know that Thomas Edison 's laboratory is in West Orange , the people of Colma know that Wyatt Earp 's ashes are buried at Hills of Eternity , a Jewish cemetery he was n't ; his wife was , and that Joe DiMaggio is at Holy Cross Cemetery , where visitors often lean bats against his gravestone . \"}", 
  "output": "{\"neighborhood of\": [], \"nationality\": [], \"children\": [], \"place of death\": [{\"subject\": \"Thomas Edison\", \"object\": \"West Orange\"}]}"
}

{
  "task": "EE", 
  "source": "PHEE", 
  "instruction": "{\"instruction\": \"You are an expert in event extraction. Please extract events from the input that conform to the schema definition. Return an empty list for events that do not exist, and return NAN for arguments that do not exist. If an argument has multiple values, please return a list. Respond in the format of a JSON string.\", \"schema\": [{\"event_type\": \"potential therapeutic event\", \"trigger\": true, \"arguments\": [\"Treatment.Time_elapsed\", \"Treatment.Route\", \"Treatment.Freq\", \"Treatment\", \"Subject.Race\", \"Treatment.Disorder\", \"Effect\", \"Subject.Age\", \"Combination.Drug\", \"Treatment.Duration\", \"Subject.Population\", \"Subject.Disorder\", \"Treatment.Dosage\", \"Treatment.Drug\"]}, {\"event_type\": \"adverse event\", \"trigger\": true, \"arguments\": [\"Subject.Population\", \"Subject.Age\", \"Effect\", \"Treatment.Drug\", \"Treatment.Dosage\", \"Treatment.Freq\", \"Subject.Gender\", \"Treatment.Disorder\", \"Subject\", \"Treatment\", \"Treatment.Time_elapsed\", \"Treatment.Duration\", \"Subject.Disorder\", \"Subject.Race\", \"Combination.Drug\"]}], \"input\": \"Our findings reveal that even in patients without a history of seizures, pregabalin can cause a cortical negative myoclonus.\"}", 
  "output": "{\"potential therapeutic event\": [], \"adverse event\": [{\"trigger\": \"cause \", \"arguments\": {\"Subject.Population\": \"NAN\", \"Subject.Age\": \"NAN\", \"Effect\": \"cortical negative myoclonus\", \"Treatment.Drug\": \"pregabalin\", \"Treatment.Dosage\": \"NAN\", \"Treatment.Freq\": \"NAN\", \"Subject.Gender\": \"NAN\", \"Treatment.Disorder\": \"NAN\", \"Subject\": \"patients without a history of seizures\", \"Treatment\": \"pregabalin\", \"Treatment.Time_elapsed\": \"NAN\", \"Treatment.Duration\": \"NAN\", \"Subject.Disorder\": \"NAN\", \"Subject.Race\": \"NAN\", \"Combination.Drug\": \"NAN\"}}]}"
}

3.使用IEPile训练模型

欲了解如何使用IEPile进行模型的训练与推理，请访问我们的官方GitHub仓库以获取详细教程：IEPile。

4.声明和许可

我们认为标注数据蕴含着人类的智慧宝库，它的存在是为了促进全人类的利益，并有助于提升我们的生活质量。我们强烈敦促所有的用户不要将我们的语料库用于任何可能对国家或公共安全造成伤害、违反法律法规的行为。 我们竭尽所能地保证所提供数据的质量与其合法性。但我们也意识到，尽管如此，可能还是存在一些不可预见的问题，诸如数据保护的担忧以及数据被滥用可能引起的风险和问题。对于这些潜在的问题，我们将不承担责任。 对于那些受限于比CC BY-NC-SA 4.0协议更为严格的使用许可的原始数据，IEPile将恪守那些较为严格的条款。在其他所有情形下，我们的操作将基于CC BY-NC-SA 4.0许可协议。

5.局限

从数据角度来看，我们的研究主要集中在基于schema的信息提取（IE）上，这限制了我们将研究成果推广至不遵循我们特定格式要求的人类指令的能力。此外，我们没有探索开放信息提取（Open IE）领域；然而，如果我们去除schema约束，我们的数据集将适用于开放信息提取场景。此外，我们的数据集目前仅包含英语和中文数据，在未来，我们希望能够包含更多语言的数据。 从模型的角度来看，由于计算资源的限制，我们的研究仅评估了两个模型：Baichuan和LLaMA，以及一些基线模型。我们的数据集可以应用于任何其他的大型语言模型（LLMs），如Qwen、ChatGLM。

6.引用

如果您使用IEPile或代码，请引用以下论文：

@article{DBLP:journals/corr/abs-2402-14710,
  author       = {Honghao Gui and
                  Lin Yuan and
                  Hongbin Ye and
                  Ningyu Zhang and
                  Mengshu Sun and
                  Lei Liang and
                  Huajun Chen},
  title        = {IEPile: Unearthing Large-Scale Schema-Based Information Extraction
                  Corpus},
  journal      = {CoRR},
  volume       = {abs/2402.14710},
  year         = {2024},
  url          = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.14710},
  doi          = {10.48550/ARXIV.2402.14710},
  eprinttype    = {arXiv},
  eprint       = {2402.14710},
  timestamp    = {Tue, 09 Apr 2024 07:32:43 +0200},
  biburl       = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2402-14710.bib},
  bibsource    = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

7.致谢

我们非常感谢MathPile和KnowledgePile项目提供的宝贵灵感。我们对以下数据集构建者和维护者表示特别的谢意：AnatEM、BC2GM、BC4CHEMD、NCBI-Disease、BC5CDR、HarveyNER、CoNLL2003、GENIA、ACE2005、MIT Restaurant、MIT Movie、FabNER、MultiNERD、Ontonotes、FindVehicle、CrossNER、MSRA NER、Resume NER、CLUE NER、Weibo NER、Boson、ADE Corpus、GIDS、CoNLL2004、SciERC、Semeval-RE、NYT11-HRL、KBP37、NYT、Wiki-ZSL、FewRel、CMeIE、DuIE、COAE2016、IPRE、SKE2020、CASIE、PHEE、CrudeOilNews、RAMS、WikiEvents、DuEE、DuEE-Fin、FewFC、CCF law等，这些数据集极大地促进了本研究的进展。我们也要对InstructUIE与YAYI-UIE为数据和模型在信息抽取领域做出的宝贵贡献表示感激。我们的研究成果同样得益于他们的创新和努力。此外，我们要对hiyouga/LLaMA-Factory表示衷心的感谢，我们的微调代码实现在很大程度上参考了他们的工作。通过这些学术资源的辅助，我们得以完成本项研究，对此我们深表感激。