論文の概要: Extracting Accurate Materials Data from Research Papers with
Conversational Language Models and Prompt Engineering -- Example of ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05352v1
- Date: Tue, 7 Mar 2023 17:54:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 14:13:36.997849
- Title: Extracting Accurate Materials Data from Research Papers with
Conversational Language Models and Prompt Engineering -- Example of ChatGPT
- Title(参考訳): 会話言語モデルとプロンプト工学を用いた研究論文からの正確な資料データの抽出 - ChatGPTの例-
- Authors: Maciej P. Polak, Dane Morgan
- Abstract要約: ChatExtractは、初期作業やバックグラウンドを必要とせずに、非常に正確なデータ抽出を完全に自動化することができる。
材料データに対するテストでは、最高の会話型LLMから90%以上の精度とリコールが得られます。
結果は、ChatExtractに類似したアプローチが、近い将来、他のデータ抽出方法を置き換える可能性が高いことを示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There has been a growing effort to replace hand extraction of data from
research papers with automated data extraction based on natural language
processing (NLP), language models (LMs), and recently, large language models
(LLMs). Although these methods enable efficient extraction of data from large
sets of research papers, they require a significant amount of up-front effort,
expertise, and coding. In this work we propose the ChatExtract method that can
fully automate very accurate data extraction with essentially no initial effort
or background using an advanced conversational LLM (or AI). ChatExtract
consists of a set of engineered prompts applied to a conversational LLM that
both identify sentences with data, extract data, and assure its correctness
through a series of follow-up questions. These follow-up questions address a
critical challenge associated with LLMs - their tendency to provide factually
inaccurate responses. ChatExtract can be applied with any conversational LLMs
and yields very high quality data extraction. In tests on materials data we
find precision and recall both over 90% from the best conversational LLMs,
likely rivaling or exceeding human accuracy in many cases. We demonstrate that
the exceptional performance is enabled by the information retention in a
conversational model combined with purposeful redundancy and introducing
uncertainty through follow-up prompts. These results suggest that approaches
similar to ChatExtract, due to their simplicity, transferability and accuracy
are likely to replace other methods of data extraction in the near future.
- Abstract(参考訳): 研究論文から手作業によるデータ抽出を自然言語処理(NLP)、言語モデル(LM)、最近では大規模言語モデル(LLM)に基づく自動データ抽出に置き換える努力が増えている。
これらの手法は大量の研究論文から効率的なデータ抽出を可能にするが、事前の努力、専門知識、コーディングが必要となる。
本研究では,高度会話型LLM(あるいはAI)を用いて,初期作業やバックグラウンドを必要とせずに,極めて正確なデータ抽出を完全自動化するChatExtract法を提案する。
ChatExtractは、会話型LLMに適用された一連のエンジニアリングされたプロンプトで構成され、文をデータで識別し、データを抽出し、一連のフォローアップ質問を通じてその正確性を保証する。
これらのフォローアップ質問は、LLMに関連する重要な課題、すなわち、事実的に不正確な応答を提供する傾向に対処する。
chatextractは任意の会話llmに適用でき、非常に高品質なデータ抽出ができる。
材料データに関するテストでは、90%以上を最高の会話型llmから思い出すことができ、多くの場合、人間の正確さに匹敵するか、超えている可能性が高い。
本稿では,会話モデルにおける情報保持と,目的的冗長性と,フォローアッププロンプトによる不確実性の導入により,例外的な性能が実現できることを実証する。
これらの結果から,ChatExtractに類似したアプローチは,その単純さ,転送性,正確性により,近い将来他のデータ抽出手法を置き換える可能性が示唆された。
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