論文の概要: VicunaNER: Zero/Few-shot Named Entity Recognition using Vicuna
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03253v1
- Date: Fri, 5 May 2023 02:46:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 15:39:23.633927
- Title: VicunaNER: Zero/Few-shot Named Entity Recognition using Vicuna
- Title（参考訳）: VicunaNER: Vicunaを用いたゼロ/フルショットのエンティティ認識
- Authors: Bin Ji
- Abstract要約: VicunaNER は、新たにリリースされたオープンソース LLM -- Vicuna をベースにした、ゼロ/ファウショット NER フレームワークである。
VicunaNERのゼロショット能力は、Few-NERDで5つの領域を横断する10のデータセットと少数ショット能力で評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4498556669094516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs, e.g., ChatGPT) have shown impressive zero- and
few-shot capabilities in Named Entity Recognition (NER). However, these models
can only be accessed via online APIs, which may cause data leak and
non-reproducible problems. In this paper, we propose VicunaNER, a zero/few-shot
NER framework based on the newly released open-source LLM -- Vicuna. VicunaNER
is a two-phase framework, where each phase leverages multi-turn dialogues with
Vicuna to recognize entities from texts. We name the second phase as
Re-Recognition, which recognizes those entities not recognized in the first
phase (a.k.a. Recognition). Moreover, we set entity correctness check dialogues
in each phase to filter out wrong entities. We evaluate VicunaNER's zero-shot
capacity on 10 datasets crossing 5 domains and few-shot capacity on Few-NERD.
Experimental results demonstrate that VicunaNER achieves superior performance
in both shot settings. Additionally, we conduct comprehensive investigations on
Vicuna from multiple perspectives.
- Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM、例えばChatGPT)は、名前付きエンティティ認識(NER)において印象的なゼロショットと少数ショットの能力を示している。
しかし、これらのモデルはオンラインapi経由でのみアクセス可能であり、データ漏洩と再生不能な問題を引き起こす可能性がある。
本稿では,新たなオープンソース LLM -- Vicuna をベースとしたゼロ/ファウショット NER フレームワークである VicunaNER を提案する。
VicunaNERは2フェーズのフレームワークで、各フェーズはVicunaとのマルチターン対話を利用してテキストからエンティティを認識する。
第2フェーズは再認識と呼ばれ、第1フェーズで認識されていないエンティティ(認識)を認識する。
さらに、各フェーズにエンティティの正当性チェックのダイアログを設定し、間違ったエンティティをフィルタリングする。
VicunaNERのゼロショット能力は、Few-NERDで5つの領域を横断する10のデータセットと少数ショット能力を評価する。
実験の結果、ビクナナーは両方のショット設定で優れた性能を得られた。
また,複数の視点からvicunaの総合的な調査を行う。
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