論文の概要: Zero-Shot Information Extraction via Chatting with ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10205v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 12:57:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 17:28:25.290383
• Title: Zero-Shot Information Extraction via Chatting with ChatGPT
• Title（参考訳）: ChatGPTを用いたチャットによるゼロショット情報抽出
• Authors: Xiang Wei, Xingyu Cui, Ning Cheng, Xiaobin Wang, Xin Zhang, Shen Huang, Pengjun Xie, Jinan Xu, Yufeng Chen, Meishan Zhang, Yong Jiang, and Wenjuan Han
• Abstract要約: ゼロショット情報抽出(IE)は、注釈のないテキストからIEシステムを構築することを目的としている。 大規模言語モデル(LLMs、GPT-3、ChatGPT)に対する最近の取り組みは、ゼロショット設定での有望なパフォーマンスを示している。 ゼロショットIEタスクを2段階フレームワーク(ChatIE)でマルチターン質問応答問題に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.758013354710194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-shot information extraction (IE) aims to build IE systems from the unannotated text. It is challenging due to involving little human intervention. Challenging but worthwhile, zero-shot IE reduces the time and effort that data labeling takes. Recent efforts on large language models (LLMs, e.g., GPT-3, ChatGPT) show promising performance on zero-shot settings, thus inspiring us to explore prompt-based methods. In this work, we ask whether strong IE models can be constructed by directly prompting LLMs. Specifically, we transform the zero-shot IE task into a multi-turn question-answering problem with a two-stage framework (ChatIE). With the power of ChatGPT, we extensively evaluate our framework on three IE tasks: entity-relation triple extract, named entity recognition, and event extraction. Empirical results on six datasets across two languages show that ChatIE achieves impressive performance and even surpasses some full-shot models on several datasets (e.g., NYT11-HRL). We believe that our work could shed light on building IE models with limited resources.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット情報抽出(IE)は、注釈のないテキストからIEシステムを構築することを目的としている。 人間の介入がほとんどないため、これは難しい。 価値はあるものの、ゼロショットIEはデータのラベル付けにかかる時間と労力を減らす。 大規模言語モデル(LLMs、GPT-3、ChatGPT)に対する最近の取り組みは、ゼロショット設定における有望なパフォーマンスを示しており、プロンプトベースの手法を探求するきっかけとなっている。 本研究では,LLMを直接的に推進することで,強力なIEモデルを構築できるかどうかを問う。 具体的には、ゼロショットIEタスクを2段階フレームワーク(ChatIE)でマルチターン質問応答問題に変換する。 本稿では,ChatGPTの力により,エンティティリレーショントリプル抽出,名前付きエンティティ認識,イベント抽出という3つのIEタスクの枠組みを広く評価する。 2つの言語にわたる6つのデータセットの実証的な結果から、ChatIEは印象的なパフォーマンスを実現し、いくつかのデータセット(例えばNYT11-HRL)のフルショットモデルを超えている。 私たちは、限られたリソースでIEモデルを構築することに注力できると考えています。

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