論文の概要: InstructIE: A Bilingual Instruction-based Information Extraction Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11527v3
- Date: Thu, 18 Apr 2024 16:20:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 20:49:22.957277
- 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, Jeff Z. Pan, Huajun Chen, Ningyu Zhang,
- Abstract要約: 大規模言語モデルは、一般的な自然言語処理でうまく機能するが、その有効性は情報抽出に最適ではない。
最近の研究は、情報抽出命令に関する広範なデータがないことが主な理由であることを示している。
InstructIEは、12のドメインをカバーするバイリンガル命令に基づく情報抽出データセットである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.65162892808696
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models can perform well on general natural language tasks, but their effectiveness is still not optimal for information extraction. Recent works indicate that the main reason lies in the lack of extensive data on information extraction instructions. Note that the existing datasets on information extraction instructions not only have limited coverage but also involve high construction costs. To address this issue, we introduce InstructIE, a bilingual instruction-based information extraction dataset, which covers 12 diverse domains. Specifically, we propose KG2Instruction, a framework specifically for the automatic generation of such datasets. Experimental results demonstrate that large language models trained with InstructIE can not only obtain better information extraction capabilities but also enhance zero-shot performance compared with baselines.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、一般的な自然言語処理でうまく機能するが、その有効性は情報抽出に最適ではない。
最近の研究は、情報抽出命令に関する広範なデータがないことが主な理由であることを示している。
既存の情報抽出命令のデータセットは、カバー範囲が限られているだけでなく、建設コストも高いことに注意。
この問題に対処するために,12のドメインをカバーするバイリンガル命令に基づく情報抽出データセットであるInstructIEを紹介する。
具体的には、これらのデータセットの自動生成に特化したフレームワークであるKG2Instructionを提案する。
InstructIEで訓練した大規模言語モデルでは,情報抽出能力の向上だけでなく,ベースラインに比べてゼロショット性能の向上が期待できる。
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