RexUniNLU: Recursive Method With Explicit Schema Instructor for Universal Natural Language Understanding

C. Karen Liu

doi:10.1109/TKDE.2025.3595143

RexUniNLU: Recursive Method With Explicit Schema Instructor for Universal Natural Language Understanding

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DOI：10.1109/TKDE.2025.3595143

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信息抽取（IE）和文本分类（CLS）是NLU的基础支柱，两者均依赖于分析输入序列以将输出归类到预定义的schema中。然而，现有的基于编码器的模型无法从这一角度统一IE和CLS任务。为全面探索NLU任务中共享的基础，我们提出了一种“带有显式schema指导器的递归方法（recursive method with explicit schema instructor for universal NLU）”。具体而言，我们首先通过形式化定义重新定义了真正的通用信息抽取（UIE），该定义涵盖几乎所有抽取schema，包括先前UIE模型未解决的四元组和五元组。随后，我们将该定义扩展至所有CLS和跨模态NLU任务。在此基础上，我们引入了RexUniNLU，一种采用显式schema约束的通用NLU解决方案，它涵盖所有IE和CLS任务，并能防止schema与输入序列之间的错误连接。为避免不同schema间的干扰，我们重置了位置ID和注意力掩码矩阵。在英语和中文的IE、CLS以及跨模态任务上进行的广泛实验，揭示了该方法的有效性和优越性。

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UIE

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