論文の概要: Revisiting Relation Extraction in the era of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05003v2
• Date: Tue, 16 Jul 2024 13:04:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 00:20:24.615557
• Title: Revisiting Relation Extraction in the era of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの時代における関係抽出の再検討
• Authors: Somin Wadhwa, Silvio Amir, Byron C. Wallace,
• Abstract要約: 関係抽出(RE)は、テキストからエンティティ間の意味的関係を推測する中核的なNLPタスクである。 近年の研究では、入力に条件付きで生成するターゲット文字列としてエンティティ間の関係を線形化することで、その問題を列列化タスクとして扱っている。 ここでは、従来の作業よりも大きい言語モデル(GPT-3とFlan-T5)を用いて、標準的なREタスクの性能を様々なレベルの監督下で評価し、このアプローチの限界を推し進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.33660998599006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Relation extraction (RE) is the core NLP task of inferring semantic relationships between entities from text. Standard supervised RE techniques entail training modules to tag tokens comprising entity spans and then predict the relationship between them. Recent work has instead treated the problem as a \emph{sequence-to-sequence} task, linearizing relations between entities as target strings to be generated conditioned on the input. Here we push the limits of this approach, using larger language models (GPT-3 and Flan-T5 large) than considered in prior work and evaluating their performance on standard RE tasks under varying levels of supervision. We address issues inherent to evaluating generative approaches to RE by doing human evaluations, in lieu of relying on exact matching. Under this refined evaluation, we find that: (1) Few-shot prompting with GPT-3 achieves near SOTA performance, i.e., roughly equivalent to existing fully supervised models; (2) Flan-T5 is not as capable in the few-shot setting, but supervising and fine-tuning it with Chain-of-Thought (CoT) style explanations (generated via GPT-3) yields SOTA results. We release this model as a new baseline for RE tasks.
• Abstract（参考訳）: 関係抽出(RE)は、テキストからエンティティ間の意味的関係を推測する中核的なNLPタスクである。 標準教師付きRE技術は、エンティティスパンを構成するトークンをタグ付けし、それらの関係を予測するためのトレーニングモジュールを提供する。 最近の研究は、この問題を「emph{sequence-to-sequence}」タスクとして扱い、入力に条件付けされたターゲット文字列としてエンティティ間の関係を線形化する。 ここでは、従来の作業よりも大きい言語モデル(GPT-3とFlan-T5)を用いて、標準的なREタスクの性能を様々なレベルの監督下で評価し、このアプローチの限界を推し進める。 我々は、正確なマッチングに頼る代わりに、人間による評価を行うことにより、REに対する生成的アプローチを評価することに固有の問題に対処する。 改良された評価では,(1) GPT-3 を用いたショットプロンプトは SOTA に近い性能,すなわち,既存の完全教師付きモデルとほぼ同等である。(2) Flan-T5 は,ショットセットではあまり機能しないが,チェーン・オブ・ソート(CoT) スタイルの説明(GPT-3 で生成)でそれを監視・微調整することで SOTA の結果が得られる。 私たちはこのモデルをREタスクの新しいベースラインとしてリリースします。

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