論文の概要: Unified Structure Generation for Universal Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12277v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 08:49:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 00:56:17.180830
• Title: Unified Structure Generation for Universal Information Extraction
• Title（参考訳）: ユニバーサル情報抽出のための統一構造生成
• Authors: Yaojie Lu, Qing Liu, Dai Dai, Xinyan Xiao, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun, Hua Wu
• Abstract要約: UIEは、異なるIEタスクを普遍的にモデル化し、ターゲット構造を適応的に生成し、異なる知識ソースから一般的なIE能力を協調的に学習することができる。 実験によると、UIEは4つのIEタスク、13のデータセット、およびすべての教師付き、低リソース、数ショット設定で最先端のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.89057387608414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information extraction suffers from its varying targets, heterogeneous structures, and demand-specific schemas. In this paper, we propose a unified text-to-structure generation framework, namely UIE, which can universally model different IE tasks, adaptively generate targeted structures, and collaboratively learn general IE abilities from different knowledge sources. Specifically, UIE uniformly encodes different extraction structures via a structured extraction language, adaptively generates target extractions via a schema-based prompt mechanism - structural schema instructor, and captures the common IE abilities via a large-scale pre-trained text-to-structure model. Experiments show that UIE achieved the state-of-the-art performance on 4 IE tasks, 13 datasets, and on all supervised, low-resource, and few-shot settings for a wide range of entity, relation, event and sentiment extraction tasks and their unification. These results verified the effectiveness, universality, and transferability of UIE.
• Abstract（参考訳）: 情報抽出は、様々なターゲット、異種構造、要求固有のスキーマに悩まされる。 本稿では、異なるIEタスクを普遍的にモデル化し、ターゲット構造を適応的に生成し、異なる知識ソースから一般的なIE能力を協調的に学習する、統一的なテキスト・構造生成フレームワークであるUIEを提案する。 具体的には、uieは構造化抽出言語を介して異なる抽出構造を均一に符号化し、スキーマベースのプロンプト機構(構造スキーマインストラクタ)を介してターゲット抽出を適応的に生成し、大規模な事前学習されたテキストから構造へのモデルを介して共通のie能力をキャプチャする。 実験の結果、UIEは4つのIEタスク、13のデータセット、および広範囲のエンティティ、関係性、イベント、感情抽出タスクとそれらの統合のための教師付き、低リソース、数ショット設定で最先端のパフォーマンスを達成した。 これらの結果はUIEの有効性,普遍性,伝達性について検証した。

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