論文の概要: Structured prompt interrogation and recursive extraction of semantics (SPIRES): A method for populating knowledge bases using zero-shot learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02711v2
• Date: Fri, 22 Dec 2023 22:01:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 22:54:08.867514
• Title: Structured prompt interrogation and recursive extraction of semantics (SPIRES): A method for populating knowledge bases using zero-shot learning
• Title（参考訳）: SPIRES(Structured prompt interrogation and Recursive extract of semantics: SPIRES):ゼロショット学習を用いた知識ベース獲得手法
• Authors: J. Harry Caufield, Harshad Hegde, Vincent Emonet, Nomi L. Harris, Marcin P. Joachimiak, Nicolas Matentzoglu, HyeongSik Kim, Sierra A.T. Moxon, Justin T. Reese, Melissa A. Haendel, Peter N. Robinson, and Christopher J. Mungall
• Abstract要約: SPIRES(Structured Prompt Interrogation and Recursive extract of Semantics)を提案する。 SPIRESは、ゼロショット学習(ZSL)と、柔軟なプロンプトから応答する汎用語彙を実行し、情報を特定のスキーマに返却するLarge Language Models(LLM)の機能に依存している。 現在のSPIRES精度は、既存のリレーショナル抽出(RE)メソッドの中間範囲に匹敵するが、簡単にカスタマイズでき、柔軟性があり、重要なことに、トレーニングデータがない場合に新しいタスクを実行する能力がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3963666696384924
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Creating knowledge bases and ontologies is a time consuming task that relies on a manual curation. AI/NLP approaches can assist expert curators in populating these knowledge bases, but current approaches rely on extensive training data, and are not able to populate arbitrary complex nested knowledge schemas. Here we present Structured Prompt Interrogation and Recursive Extraction of Semantics (SPIRES), a Knowledge Extraction approach that relies on the ability of Large Language Models (LLMs) to perform zero-shot learning (ZSL) and general-purpose query answering from flexible prompts and return information conforming to a specified schema. Given a detailed, user-defined knowledge schema and an input text, SPIRES recursively performs prompt interrogation against GPT-3+ to obtain a set of responses matching the provided schema. SPIRES uses existing ontologies and vocabularies to provide identifiers for all matched elements. We present examples of use of SPIRES in different domains, including extraction of food recipes, multi-species cellular signaling pathways, disease treatments, multi-step drug mechanisms, and chemical to disease causation graphs. Current SPIRES accuracy is comparable to the mid-range of existing Relation Extraction (RE) methods, but has the advantage of easy customization, flexibility, and, crucially, the ability to perform new tasks in the absence of any training data. This method supports a general strategy of leveraging the language interpreting capabilities of LLMs to assemble knowledge bases, assisting manual knowledge curation and acquisition while supporting validation with publicly-available databases and ontologies external to the LLM. SPIRES is available as part of the open source OntoGPT package: https://github.com/ monarch-initiative/ontogpt.
• Abstract（参考訳）: 知識ベースとオントロジーの作成は、手動のキュレーションに依存する時間のかかる作業である。 ai/nlpアプローチは、これらの知識ベースを投入する専門家キュレーターを支援するが、現在のアプローチは広範なトレーニングデータに依存しており、任意の複雑なネストされた知識スキーマを投入できない。 本稿では,SPIRES(Structured Prompt Interrogation and Recursive extract of Semantics)を提案する。Large Language Models (LLMs) によるゼロショット学習(ZSL) と,フレキシブルプロンプトからの汎用クエリ応答を,特定のスキーマに準拠した情報から行うことによる知識抽出手法である。 詳細なユーザ定義の知識スキーマと入力テキストが与えられた場合、SPIRESはGPT-3+に対して即時尋問を行い、提供されたスキーマと一致する応答の集合を得る。 SPIRESは既存のオントロジーと語彙を使って、一致するすべての要素の識別子を提供する。 本稿では,食品レシピの抽出,多種の細胞シグナル伝達経路,疾患治療,多段階薬物機構,化学・疾患因果グラフなど,さまざまな領域におけるSPIRESの使用例を紹介する。 現在のSPIRES精度は、既存のリレーショナル抽出(RE)メソッドの中間範囲に匹敵するが、簡単にカスタマイズでき、柔軟性があり、重要なことに、トレーニングデータがない場合に新しいタスクを実行する能力がある。 本手法は,LLMの言語解釈機能を活用して知識ベースを組み立て,手作業による知識のキュレーションと取得を支援するとともに,LLM以外のデータベースやオントロジーによる検証を支援する一般的な戦略を支援する。 SPIRESはオープンソースのOntoGPTパッケージの一部として利用可能である。

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