Empirical Analysis of Dialogue Relation Extraction with Large Language Models

本篇内容属于LLM系列文章，旨在对《Empirical Analysis of Dialogue Relation Extraction with Large Language Models》一文进行语言转换处理。

基于大型语言模型的对话关系提取实证分析

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 对话关系抽取(DRE)
  • 3 基于大型语言模型的DRE方法
  • 4 实验部分
  • 5 结果分析
  • 6 相关研究综述
  • 7 总结

摘要内容提炼

对话关系提取（DRE）的核心目标是识别对话中两个观点之间的关联性。由于对话文本中存在大量的人称代词，且信息分布较为松散，相较于常规的关系抽取任务，DRE面临更大的挑战。然而，当前的DRE方法仍存在两个显著的缺陷：其一，难以有效捕捉跨多轮次且分布稀疏的长距离信息；其二，在仅基于部分对话内容的情况下，难以准确识别出关键关系。这促使我们探索更具成效的解决方案以应对上述问题。随着大型语言模型（LLM）的快速发展，人们对其在各类任务中的表现产生了浓厚兴趣。基于此背景，我们首先对DRE任务中不同LLM的能力进行了系统分析，并涵盖了专有模型与开源模型等不同类型。令人意外的是，LLM在一定程度上缓解了现有DRE方法所面临的两大难题。总体而言，我们的研究得出了以下结论：（1）提升模型规模有助于显著增强整体DRE效果，并在