論文の概要: Information Extraction in Low-Resource Scenarios: Survey and Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08063v6
• Date: Mon, 28 Oct 2024 03:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:37.092842
• Title: Information Extraction in Low-Resource Scenarios: Survey and Perspective
• Title（参考訳）: 低資源シナリオにおける情報抽出:調査と展望
• Authors: Shumin Deng, Yubo Ma, Ningyu Zhang, Yixin Cao, Bryan Hooi,
• Abstract要約: 情報抽出は構造化されていないテキストから構造化された情報を導き出そうとする。 本稿では,emphLLMおよびemphLLMに基づく低リソースIEに対するニューラルアプローチについて概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.5556523013924
• License:
• Abstract: Information Extraction (IE) seeks to derive structured information from unstructured texts, often facing challenges in low-resource scenarios due to data scarcity and unseen classes. This paper presents a review of neural approaches to low-resource IE from \emph{traditional} and \emph{LLM-based} perspectives, systematically categorizing them into a fine-grained taxonomy. Then we conduct empirical study on LLM-based methods compared with previous state-of-the-art models, and discover that (1) well-tuned LMs are still predominant; (2) tuning open-resource LLMs and ICL with GPT family is promising in general; (3) the optimal LLM-based technical solution for low-resource IE can be task-dependent. In addition, we discuss low-resource IE with LLMs, highlight promising applications, and outline potential research directions. This survey aims to foster understanding of this field, inspire new ideas, and encourage widespread applications in both academia and industry.
• Abstract（参考訳）: 情報抽出(IE)は構造化されていないテキストから構造化された情報を導き出そうとする。 本稿では,低リソースIEに対するニューラルアプローチを, \emph{ traditional} と \emph{LLM-based} の観点から概説し,それらをきめ細かな分類法に体系的に分類する。 次に, 従来の技術モデルと比較して, LLMに基づく手法に関する実証的研究を行い, 1) 十分に調整されたLMが依然として支配的であり, (2) GPTファミリによるオープンソースLLMとICLのチューニングが一般的に期待されていること,(3) 低リソースIEのための最適なLCMベースの技術ソリューションがタスク依存であることが確認された。 さらに,低リソースIEをLLMで論じ,将来性のあるアプリケーションを強調し,研究の方向性を概説する。 この調査は、この分野の理解を深め、新しいアイデアを刺激し、アカデミックと産業の両方で幅広い応用を促進することを目的としている。

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