Building a Japanese Document-Level Relation Extraction Dataset Assisted by Cross-Lingual Transfer
Authors: Youmi Ma ; An Wang ; Naoaki Okazaki
Summary: Document-level Relation Extraction (DocRE) is the task of extracting all semantic relationships from a document. While studies have been conducted on English DocRE, limited attention has been given to DocRE in non-English languages. This work delves into effectively utilizing existing English resources to promote DocRE studies in non-English languages, with Japanese as the representative case. As an initial attempt, we construct a dataset by transferring an English dataset to Japanese. However, models trained on such a dataset suffer from low recalls. We investigate the error cases and attribute the failure to different surface structures and semantics of documents translated from English and those written by native speakers. We thus switch to explore if the transferred dataset can assist human annotation on Japanese documents. In our proposal, annotators edit relation predictions from a model trained on the transferred dataset. Quantitative analysis shows that relation recommendations suggested by the model help reduce approximately 50% of the human edit steps compared with the previous approach. Experiments quantify the performance of existing DocRE models on our collected dataset, portraying the challenges of Japanese and cross-lingual DocRE.
这篇论文探讨了在非英语语言中，特别是日语中，如何有效地进行文档级关系抽取（DocRE）。DocRE 旨在从文档中提取所有语义关系，但目前的研究主要集中在英语上，对非英语语言的关注有限。
挑战
- 数据匮乏： 非英语语言的 DocRE 数据集很少，这限制了模型的训练和评估。
- 跨语言差异： 直接将英语资源翻译成其他语言会导致语义和结构上的差异，影响模型性能。
- 文档复杂性： 非英语语言文档的复杂性可能高于英语文档，对模型理解和推理能力提出了更高要求。
解决方案
- 跨语言转移： 利用机器翻译将英语 DocRE 数据集转换为日语数据集，作为初始尝试。
- 半自动数据集构建： 由于翻译数据集的局限性，采用人工编辑机器推荐的关系的方式构建高质量的日语 DocRE 数据集（JacRED）。
- 模型评估： 评估现有 DocRE 模型在 JacRED 数据集上的性能，并分析其跨语言转移能力。
研究发现
- 翻译数据集的局限性： 直接使用翻译数据集训练的模型在处理原始日语文本时召回率较低，表明翻译过程中存在语义和结构上的差异。
- 半自动数据集构建的有效性： 人工编辑机器推荐的关系可以有效减少人工标注的工作量，提高数据集构建效率。
- 模型性能： 现有 DocRE 模型在 JacRED 数据集上的性能仍然有待提高，跨语言转移能力也存在局限性。
未来方向
- 改进跨语言转移方法： 探索更先进的跨语言转移技术，更好地捕捉不同语言之间的语义和结构对应关系。
- 优化上下文学习： 研究如何更好地利用大型语言模型进行上下文学习，提高其在 DocRE 任务中的性能。
- 多模态 DocRE： 考虑将视觉信息等多模态数据融合到 DocRE 任务中，提高模型对文档内容的理解。
- 领域适应性： 研究如何使 DocRE 模型更好地适应特定领域，例如法律、医疗或科学文献。
- 增量式学习和持续学习： 探索模型在增量式数据上的训练方法，以及如何设计能够持续学习的系统。
- 解释性和可视化： 提高 DocRE 模型的解释性，开发可视化工具帮助用户理解模型的预测和决策过程。
- 鲁棒性和错误分析： 深入分析 DocRE 模型在特定类型错误上的表现，并探索减少这些错误的策略。
- 多语言 DocRE 资源开发： 为更多语言构建 DocRE 数据集和模型，促进多语言 DocRE 研究。
- 知识图谱的自动构建和更新： 研究如何利用 DocRE 技术自动构建和更新知识图谱。
- DocRE 在实际应用中的集成： 探索如何将 DocRE 技术集成到实际应用中，如智能搜索引擎、推荐系统和自动文摘等。
总结
这篇论文为非英语语言，特别是日语的 DocRE 研究提供了新的思路和方法。通过构建高质量的日语 DocRE 数据集并评估现有模型的性能，论文揭示了当前 DocRE 技术在非英语语言上的挑战和局限性，并为未来的研究指明了方向。随着研究的不断深入，DocRE 技术有望在更多语言和领域得到应用，为自然语言处理领域带来新的突破。