論文の概要: ICL-D3IE: In-Context Learning with Diverse Demonstrations Updating for Document Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05063v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 06:24:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 16:04:33.732303
• Title: ICL-D3IE: In-Context Learning with Diverse Demonstrations Updating for Document Information Extraction
• Title（参考訳）: icl-d3ie: ドキュメント情報抽出のためのさまざまなデモによるインコンテキスト学習
• Authors: Jiabang He, Lei Wang, Yi Hu, Ning Liu, Hui Liu, Xing Xu, and Heng Tao Shen
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて、文脈内学習による顕著な結果を示している。 ICL-D3IEと呼ばれるシンプルだが効果的なインコンテキスト学習フレームワークを提案し、LLMが異なる種類の実演例でDIEを実行できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.86937747851897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), such as GPT-3 and ChatGPT, have demonstrated remarkable results in various natural language processing (NLP) tasks with in-context learning, which involves inference based on a few demonstration examples. Despite their successes in NLP tasks, no investigation has been conducted to assess the ability of LLMs to perform document information extraction (DIE) using in-context learning. Applying LLMs to DIE poses two challenges: the modality and task gap. To this end, we propose a simple but effective in-context learning framework called ICL-D3IE, which enables LLMs to perform DIE with different types of demonstration examples. Specifically, we extract the most difficult and distinct segments from hard training documents as hard demonstrations for benefiting all test instances. We design demonstrations describing relationships that enable LLMs to understand positional relationships. We introduce formatting demonstrations for easy answer extraction. Additionally, the framework improves diverse demonstrations by updating them iteratively. Our experiments on three widely used benchmark datasets demonstrate that the ICL-D3IE framework enables GPT-3/ChatGPT to achieve superior performance when compared to previous pre-trained methods fine-tuned with full training in both the in-distribution (ID) setting and in the out-of-distribution (OOD) setting.
• Abstract（参考訳）: GPT-3 や ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) は、いくつかの実例に基づく推論を含む、文脈内学習を伴う様々な自然言語処理 (NLP) タスクにおいて顕著な結果を示している。 NLPタスクの成功にもかかわらず、LLMが文脈内学習を用いて文書情報抽出(DIE)を行う能力を評価するための調査は行われていない。 LLMをDIEに適用することは、モダリティとタスクギャップという2つの課題をもたらす。 そこで本研究では,様々な種類の実演例を用いてllmによるダイ実行を可能にするicl-d3ieという,シンプルかつ効果的なインコンテキスト学習フレームワークを提案する。 具体的には、すべてのテストインスタンスのメリットを享受するためのハードトレーニングドキュメントから、最も困難で明確なセグメントを抽出する。 我々は、LLMが位置関係を理解することができる関係を記述するデモンストレーションを設計する。 簡単な解答抽出のためのフォーマッティングデモを導入する。 さらに、フレームワークは繰り返し更新することで様々なデモを改善している。 In-distribution (ID) 設定とout-of-distribution (OOD) 設定の両方でフルトレーニングを施した従来の事前学習手法と比較して, ICL-D3IE フレームワークは優れた性能が得られることを示す。

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