論文の概要: Causality-aware Concept Extraction based on Knowledge-guided Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01876v5
• Date: Sat, 10 Jun 2023 07:34:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 00:12:16.688339
• Title: Causality-aware Concept Extraction based on Knowledge-guided Prompting
• Title（参考訳）: 知識誘導型プロンプティングに基づく因果認識概念抽出
• Authors: Siyu Yuan, Deqing Yang, Jinxi Liu, Shuyu Tian, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao, Rui Xie
• Abstract要約: 概念は自然言語理解の恩恵を受けるが、既存の知識グラフ(KG)では完全とは程遠い。 近年,テキストベースの概念抽出において,事前学習言語モデル (PLM) が広く用いられている。 本稿では, PLM を用いた抽出器に知識誘導型プロンプトを装着することで, 概念バイアスを軽減することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.4086571624748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Concepts benefit natural language understanding but are far from complete in existing knowledge graphs (KGs). Recently, pre-trained language models (PLMs) have been widely used in text-based concept extraction (CE). However, PLMs tend to mine the co-occurrence associations from massive corpus as pre-trained knowledge rather than the real causal effect between tokens. As a result, the pre-trained knowledge confounds PLMs to extract biased concepts based on spurious co-occurrence correlations, inevitably resulting in low precision. In this paper, through the lens of a Structural Causal Model (SCM), we propose equipping the PLM-based extractor with a knowledge-guided prompt as an intervention to alleviate concept bias. The prompt adopts the topic of the given entity from the existing knowledge in KGs to mitigate the spurious co-occurrence correlations between entities and biased concepts. Our extensive experiments on representative multilingual KG datasets justify that our proposed prompt can effectively alleviate concept bias and improve the performance of PLM-based CE models.The code has been released on https://github.com/siyuyuan/KPCE.
• Abstract（参考訳）: 概念は自然言語理解に役立つが、既存の知識グラフ(kgs)では完璧ではない。 近年,テキストベース概念抽出(CE)において,事前学習言語モデル (PLM) が広く用いられている。 しかし、plmはトークン間の本当の因果効果ではなく、事前学習された知識として大量のコーパスから共起関係を掘り出す傾向がある。 その結果、事前学習された知識はPLMを組み合わさり、素早い共起相関に基づく偏りのある概念を抽出し、必然的に低い精度をもたらす。 本稿では, 構造因果モデル (SCM) のレンズを用いて, 概念バイアスを軽減するため, 知識誘導型プロンプトを用いたPLM抽出器を提案する。 このプロンプトは、与えられた実体のトピックを既存のKGの知識から採用し、実体と偏見のある概念の間の急激な共起相関を緩和する。 代表的多言語KGデータセットに関する広範な実験により,提案するプロンプトが概念バイアスを効果的に緩和し,PLMベースのCEモデルの性能を向上させることが確認された。

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