論文の概要: R1-RE: Cross-Domain Relationship Extraction with RLVR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04642v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 03:50:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.270776
• Title: R1-RE: Cross-Domain Relationship Extraction with RLVR
• Title（参考訳）: R1-RE:RLVRを用いたドメイン間関係抽出
• Authors: Runpeng Dai, Tong Zheng, Run Yang, Hongtu Zhu,
• Abstract要約: 関係抽出は自然言語処理における中核的な課題である。 本稿では,REタスクに対する検証可能な報酬(RLVR)フレームワークであるR1-REを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.636380859404484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Relationship extraction (RE) is a core task in natural language processing. Traditional approaches typically frame RE as a supervised learning problem, directly mapping context to labels-an approach that often suffers from poor out-of-domain (OOD) generalization. Inspired by the workflow of human annotators, we reframe RE as a reasoning task guided by annotation guidelines and introduce R1-RE, the first reinforcement learning with verifiable reward (RLVR) framework for RE tasks. Our method elicits the reasoning abilities of small language models for annotation tasks, resulting in significantly improved OOD robustness. We evaluate our approach on the public Sem-2010 dataset and a private MDKG dataset. The R1-RE-7B model attains an average OOD accuracy of approximately 70%, on par with leading proprietary models such as GPT-4o. Additionally, our comprehensive analysis provides novel insights into the training dynamics and emergent reasoning behaviors of the RLVR paradigm for RE.
• Abstract（参考訳）: 関係抽出(RE)は自然言語処理における中核的なタスクである。 従来のアプローチでは、REを教師付き学習問題とみなし、コンテキストをラベルに直接マッピングする。 人間のアノテータのワークフローにインスパイアされた私たちは、REをガイドラインでガイドされた推論タスクとして再編成し、REタスクの検証可能な報酬(RLVR)フレームワークであるR1-REを紹介した。 提案手法は, アノテーションタスクに対する小言語モデルの推論能力を引き合いに出し, OODの堅牢性を大幅に向上させる。 我々は,公開Sem-2010データセットとプライベートMDKGデータセットに対するアプローチを評価した。 R1-RE-7Bモデルは、GPT-4oのような主要なプロプライエタリモデルと同等の平均OOD精度が約70%に達する。 さらに、我々の包括的分析は、REのためのRLVRパラダイムのトレーニング力学と創発的推論行動に関する新しい洞察を提供する。

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