論文の概要: Exploring the Feasibility of ChatGPT for Event Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03836v2
- Date: Thu, 9 Mar 2023 17:33:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 11:32:14.048939
- Title: Exploring the Feasibility of ChatGPT for Event Extraction
- Title（参考訳）: イベント抽出におけるChatGPTの可能性を探る
- Authors: Jun Gao, Huan Zhao, Changlong Yu, Ruifeng Xu
- Abstract要約: イベント抽出は、自然言語処理における基本的なタスクであり、テキストで言及されたイベントに関する情報を特定し、抽出する。
ChatGPTは、タスク固有のデータセットや微調整を必要とせずに、単純なプロンプトで言語タスクを解決する機会を提供する。
また,ChatGPTは,脳波や複雑なシナリオにおけるタスク固有モデルの性能の51.04%に過ぎなかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.175880361951172
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Event extraction is a fundamental task in natural language processing that
involves identifying and extracting information about events mentioned in text.
However, it is a challenging task due to the lack of annotated data, which is
expensive and time-consuming to obtain. The emergence of large language models
(LLMs) such as ChatGPT provides an opportunity to solve language tasks with
simple prompts without the need for task-specific datasets and fine-tuning.
While ChatGPT has demonstrated impressive results in tasks like machine
translation, text summarization, and question answering, it presents challenges
when used for complex tasks like event extraction. Unlike other tasks, event
extraction requires the model to be provided with a complex set of instructions
defining all event types and their schemas. To explore the feasibility of
ChatGPT for event extraction and the challenges it poses, we conducted a series
of experiments. Our results show that ChatGPT has, on average, only 51.04% of
the performance of a task-specific model such as EEQA in long-tail and complex
scenarios. Our usability testing experiments indicate that ChatGPT is not
robust enough, and continuous refinement of the prompt does not lead to stable
performance improvements, which can result in a poor user experience. Besides,
ChatGPT is highly sensitive to different prompt styles.
- Abstract（参考訳）: イベント抽出は自然言語処理における基本的なタスクであり、テキストで言及されるイベントに関する情報を識別し抽出する。
しかし、注釈付きデータがないため、高価で入手に時間がかかるため、これは難しい課題である。
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の出現は、タスク固有のデータセットや微調整を必要とせずに、単純なプロンプトで言語タスクを解決する機会を提供する。
ChatGPTは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのタスクにおいて印象的な結果を示しているが、イベント抽出のような複雑なタスクに使用する場合、課題が提示される。
他のタスクとは異なり、イベント抽出は、すべてのイベントタイプとそのスキーマを定義する複雑な命令セットを提供する必要がある。
イベント抽出におけるChatGPTの有効性と課題を探るため,我々は一連の実験を行った。
以上の結果から,ChatGPTは脳波や複雑なシナリオにおけるタスク固有モデルの性能の51.04%に過ぎなかった。
ユーザビリティテストの実験では、ChatGPTは十分に堅牢ではないことが示され、プロンプトの継続的な改善は安定したパフォーマンス改善には至らず、結果としてユーザエクスペリエンスが低下する可能性がある。
加えて、ChatGPTは異なるプロンプトスタイルに非常に敏感である。
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