論文の概要: Knowledge Graph Completion Models are Few-shot Learners: An Empirical
Study of Relation Labeling in E-commerce with LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09858v1
- Date: Wed, 17 May 2023 00:08:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 18:14:31.027112
- Title: Knowledge Graph Completion Models are Few-shot Learners: An Empirical
Study of Relation Labeling in E-commerce with LLMs
- Title(参考訳): 知識グラフ補完モデルと学習者 : LLMを用いたeコマースにおける関係ラベルの実証的研究
- Authors: Jiao Chen, Luyi Ma, Xiaohan Li, Nikhil Thakurdesai, Jianpeng Xu, Jason
H.D. Cho, Kaushiki Nag, Evren Korpeoglu, Sushant Kumar, Kannan Achan
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理タスクにおいて驚くべき結果を示している。
本稿では,自然言語における強力な学習能力とラベル付きデータを用いた製品タイプ間の関係予測の有効性について検討する。
以上の結果から,LLMは電子商取引KGのリレーショナルラベリングにおいて既存のKG完成モデルよりも大幅に優れており,人間のラベリングに取って代わるほど高い性能を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.700089674927348
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge Graphs (KGs) play a crucial role in enhancing e-commerce system
performance by providing structured information about entities and their
relationships, such as complementary or substitutable relations between
products or product types, which can be utilized in recommender systems.
However, relation labeling in KGs remains a challenging task due to the dynamic
nature of e-commerce domains and the associated cost of human labor. Recently,
breakthroughs in Large Language Models (LLMs) have shown surprising results in
numerous natural language processing tasks. In this paper, we conduct an
empirical study of LLMs for relation labeling in e-commerce KGs, investigating
their powerful learning capabilities in natural language and effectiveness in
predicting relations between product types with limited labeled data. We
evaluate various LLMs, including PaLM and GPT-3.5, on benchmark datasets,
demonstrating their ability to achieve competitive performance compared to
humans on relation labeling tasks using just 1 to 5 labeled examples per
relation. Additionally, we experiment with different prompt engineering
techniques to examine their impact on model performance. Our results show that
LLMs significantly outperform existing KG completion models in relation
labeling for e-commerce KGs and exhibit performance strong enough to replace
human labeling.
- Abstract(参考訳): 知識グラフ(KG)は、商品や製品タイプ間の補完的あるいは置換可能な関係など、エンティティとそれらの関係に関する構造化情報を提供することで、eコマースシステムのパフォーマンスを向上させる上で重要な役割を果たす。
しかしながら、KGsにおけるリレーショナルラベリングは、eコマースドメインの動的な性質と関連する人的労働コストのため、依然として困難な課題である。
近年,多数の自然言語処理タスクにおいて,LLM(Large Language Models)のブレークスルーが驚くべき結果を示している。
本稿では,eコマースKGにおけるリレーショナルラベリングのためのLLMの実証的研究を行い,自然言語の強力な学習能力と,限定ラベル付きデータを用いた製品タイプ間の関係予測の有効性について検討する。
palm や gpt-3.5 を含む様々な llm をベンチマークデータセット上で評価し,関係ラベリングタスクにおける人間と比較して,その競合性能を達成する能力を示す。
さらに、モデル性能への影響を調べるために、異なるプロンプトエンジニアリング手法を実験する。
以上の結果から,LLMは電子商取引KGのリレーショナルラベリングにおいて既存のKG完成モデルよりも大幅に優れており,人間のラベリングに取って代わるほど高い性能を示した。
関連論文リスト
- From Selection to Generation: A Survey of LLM-based Active Learning [153.8110509961261]
大きな言語モデル(LLM)は、全く新しいデータインスタンスを生成し、よりコスト効率の良いアノテーションを提供するために使われています。
本調査は,LSMに基づくAL手法の直感的な理解を目指して,研究者や実践者の最新のリソースとして機能することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-17T12:58:17Z) - Web-Scale Visual Entity Recognition: An LLM-Driven Data Approach [56.55633052479446]
Webスケールのビジュアルエンティティ認識は、クリーンで大規模なトレーニングデータがないため、重大な課題を呈している。
本稿では,ラベル検証,メタデータ生成,合理性説明に多モーダル大言語モデル(LLM)を活用することによって,そのようなデータセットをキュレートする新しい手法を提案する。
実験により、この自動キュレートされたデータに基づいてトレーニングされたモデルは、Webスケールの視覚的エンティティ認識タスクで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T06:55:24Z) - Investigating LLM Applications in E-Commerce [17.854070801235217]
大規模言語モデル(LLM)は、特にeコマースにおける様々なアプリケーションにおける自然言語処理に革命をもたらした。
本稿では,電子商取引分野におけるLLMの有効性を考察し,様々な規模の公開電子商取引データセットを用いたオープンソースのLLMモデルの構築に焦点をあてる。
電子商取引特化業務において,テキスト内学習を用いた大規模LLMのニッチ産業応用の有効性について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-23T00:57:37Z) - Combining Knowledge Graphs and Large Language Models [4.991122366385628]
大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において驚くべき結果を示す。
幻覚やドメイン固有の知識の欠如など、いくつかの欠点がある。
これらの問題は知識グラフ(KG)を組み込むことで効果的に緩和することができる。
本研究は、KGを用いたLLM、LLMベースのKG、LLM-KGハイブリッドアプローチに関する28の論文の概要をまとめた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T05:42:53Z) - Re-thinking Human Activity Recognition with Hierarchy-aware Label Relationship Modeling [1.2277343096128712]
HAR(Human Activity Recognition)は、データ収集、学習モデル、後処理、結果解釈など、数十年にわたって研究されてきた。
本稿では,HARタスクを新たな視点から再考することで,H-HARを提案する。
階層構造を意識したグラフベースのラベルモデリングは、複雑なラベル関係をモデルに組み込むことで、基本的HARモデルを強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-11T12:23:21Z) - Enhanced E-Commerce Attribute Extraction: Innovating with Decorative
Relation Correction and LLAMA 2.0-Based Annotation [4.81846973621209]
本稿では,分類のためのBERT,属性値抽出のための条件付きランダムフィールド(CRF)層,データアノテーションのための大規模言語モデル(LLM)を統合した先駆的フレームワークを提案する。
提案手法は, CRFのシーケンス復号技術と相乗化したBERTの頑健な表現学習を利用して, 属性値の同定と抽出を行う。
私たちの方法論は、Walmart、BestBuyのEコマースNERデータセット、CoNLLデータセットなど、さまざまなデータセットで厳格に検証されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-09T08:26:30Z) - From Quantity to Quality: Boosting LLM Performance with Self-Guided Data Selection for Instruction Tuning [52.257422715393574]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の自己誘導手法を導入し,オープンソースデータセットからサクラサンプルを自動識別し,選択する。
我々の重要な革新である命令追従困難度(IFD)メトリックは、モデルが期待する応答と本質的な生成能力の相違を識別するための重要な指標として現れます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-23T09:45:29Z) - LLMs for Knowledge Graph Construction and Reasoning: Recent Capabilities and Future Opportunities [66.36633042421387]
知識グラフ(KG)の構築と推論のための大規模言語モデル(LLM)の評価。
我々は,LLMと外部ソースを用いたマルチエージェントベースのアプローチであるAutoKGを提案し,KGの構築と推論を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T15:56:44Z) - Entity-Graph Enhanced Cross-Modal Pretraining for Instance-level Product
Retrieval [152.3504607706575]
本研究の目的は, 細粒度製品カテゴリを対象とした, 弱制御型マルチモーダル・インスタンスレベルの製品検索である。
まず、Product1Mデータセットをコントリビュートし、2つの実際のインスタンスレベルの検索タスクを定義します。
我々は、マルチモーダルデータから重要な概念情報を組み込むことができるより効果的なクロスモーダルモデルを訓練するために活用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T15:40:45Z) - Automatic Validation of Textual Attribute Values in E-commerce Catalog
by Learning with Limited Labeled Data [61.789797281676606]
そこで我々はMetaBridgeと呼ばれる新しいメタ学習潜伏変数アプローチを提案する。
限られたラベル付きデータを持つカテゴリのサブセットから、転送可能な知識を学ぶことができる。
ラベルのないデータで、目に見えないカテゴリの不確実性を捉えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T21:31:05Z) - A Comprehensive Benchmark Framework for Active Learning Methods in
Entity Matching [17.064993611446898]
本稿では,EMのための統合型アクティブラーニングベンチマークフレームワークを構築する。
このフレームワークの目的は、積極的学習の組み合わせがEMにどのような効果をもたらすかについて、実践者のための具体的なガイドラインを可能にすることである。
また、F1スコアの観点から学習モデルの品質を約9%向上し、モデルの品質に影響を与えることなく、サンプル選択のレイテンシを最大10倍削減する新しい最適化も含んでいる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-29T19:08:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。