@inproceedings{keng-duo-luo-fu-si-ji-2025-ccl25-evalren,
    title = "{CCL}25-Eval任务12系统报告:基于端到端模型以及指令微调方法的面向中文语音的实体关系三元组抽取研究",
    author = "坑多洛夫斯基, 坑多洛夫斯基",
    editor = "Lin, Hongfei  and
      Li, Bin  and
      Tan, Hongye",
    booktitle = "Proceedings of the 24th {C}hina National Conference on Computational Linguistics ({CCL} 2025)",
    month = aug,
    year = "2025",
    address = "Jinan, China",
    publisher = "Chinese Information Processing Society of China",
    url = "https://preview.aclanthology.org/ingest-ccl/2025.ccl-2.57/",
    pages = "470--474",
    abstract = "``传统的关系三元组抽取任务主要集中于书面文本,通过识别实体及其相互关系来构建结构化的知识图谱。然而,语音作为人机交互的主要形式之一,在智能助手、智能客服、语音搜索等诸多应用中发挥着日益重要的作用。因此,如何高效、准确地从语音数据中提取有价值的结构化信息成为研究的热点之一。本研究通过测试模型在数据集上的性能,探究如何增强模型在三元抽取任务中的能力。本研究使用的训练框架是LLamafactory,使用的大模型是两个7B量级的开源模型(qwen2-audio,qwen2.5-omin(Qwen Team, 2025)),首先任取其中的一个模型(本研究选取的为qwen2-audio)设置lora参数为LLamafactory默认参数,修改参数中验证集比例为0.2,epoch为5,进行lora监督微调,获得验证集最佳的epoch。然后,设置lora参数为默认,修改其中的epoch参数为验证集最佳epoch+1,同时对两个模型进行全数据lora监督微调,择其中更优胜者,最后进行进一步的lora调参,以期模型在该任务上达到相对最优性能。最终在B榜获得了end-to-end赛道的第二名,分数为0.5292。''"
}