論文の概要: InstructIE: A Bilingual Instruction-based Information Extraction Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11527v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 16:52:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 21:19:25.612104
• Title: InstructIE: A Bilingual Instruction-based Information Extraction Dataset
• Title（参考訳）: InstructIE:バイリンガルインストラクションに基づく情報抽出データセット
• Authors: Honghao Gui, Shuofei Qiao, Jintian Zhang, Hongbin Ye, Mengshu Sun, Lei Liang, Huajun Chen, Ningyu Zhang
• Abstract要約: 本稿では,命令に基づく情報抽出パラダイムについて検討する。 バイリンガルなテーマ中心のIE命令データセット(中国語と英語)、インストラクタIEを導入し、初めてテーマスキーム設計を取り入れた。 我々は,このようなデータセットの自動生成に特化して設計された,KG2インストラクションという革新的なフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.78139412407348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional information extraction (IE) methodologies, constrained by pre-defined classes and static training paradigms, often falter in adaptability, especially in the dynamic world. To bridge this gap, we explore an instruction-based IE paradigm in this paper, leveraging the substantial cross-task generalization capabilities of Large Language Models (LLMs). We observe that most existing IE datasets tend to be overly redundant in their label sets, which leads to the inclusion of numerous labels not directly relevant to the extraction content when constructing instructions. To tackle this issue, we introduce a bilingual theme-centric IE instruction dataset (Chinese and English), InstructIE, and for the first time, incorporate a theme scheme design that effectively simplifies the label structure. Furthermore, we develop an innovative framework named KG2Instruction, which is specifically designed for the automatic generation of such datasets. Experimental evaluations based on InstructIE reveal that while current models show promise in Instruction-based IE tasks, opportunities for their potential optimization also emerge. The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/zjunlp/InstructIE.
• Abstract（参考訳）: 従来の情報抽出(IE)手法は、定義済みのクラスや静的な訓練パラダイムによって制約され、特に動的世界では適応性が低下することが多い。 本稿では,このギャップを埋めるために,Large Language Models (LLMs) のタスク間一般化機能を活用した命令ベースのIEパラダイムを提案する。 既存のIEデータセットの多くはラベルセットに過剰に冗長である傾向にあり、命令を構成する際に直接関連しない多数のラベルが含まれているのを観察する。 そこで本研究では,2言語対応のテーマ中心型ie命令データセット(中国語と英語)を初めて導入し,ラベル構造を効果的に単純化するテーマスキーム設計を取り入れた。 さらに,このようなデータセットの自動生成に特化して設計された,KG2インストラクションという革新的なフレームワークを開発した。 InstructIEに基づく実験的評価では、現在のモデルはインストラクションベースのIEタスクで有望であるが、潜在的な最適化の機会も現れる。 データセットはhttps://huggingface.co/datasets/zjunlp/instructieで利用可能である。

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