論文の概要: WebIE: Faithful and Robust Information Extraction on the Web

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14293v2
• Date: Thu, 15 Jun 2023 13:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 00:40:16.397980
• Title: WebIE: Faithful and Robust Information Extraction on the Web
• Title（参考訳）: WebIE: Web上の忠実でロバストな情報抽出
• Authors: Chenxi Whitehouse, Clara Vania, Alham Fikri Aji, Christos Christodoulopoulos, Andrea Pierleoni
• Abstract要約: We present WebIE, a first large-scale, entity-linked closed IE dataset with 1.6M sentences。 WebIEには否定的な例、すなわち事実の3倍の文が含まれており、ウェブ上のデータをよく反映している。 生成IEモデルのドメイン内, ドメイン内, ドメイン内, ゼロショットの言語間性能を評価し, WebIE で訓練されたモデルの方がより汎用性が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.361265860494963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Extracting structured and grounded fact triples from raw text is a fundamental task in Information Extraction (IE). Existing IE datasets are typically collected from Wikipedia articles, using hyperlinks to link entities to the Wikidata knowledge base. However, models trained only on Wikipedia have limitations when applied to web domains, which often contain noisy text or text that does not have any factual information. We present WebIE, the first large-scale, entity-linked closed IE dataset consisting of 1.6M sentences automatically collected from the English Common Crawl corpus. WebIE also includes negative examples, i.e. sentences without fact triples, to better reflect the data on the web. We annotate ~21K triples from WebIE through crowdsourcing and introduce mWebIE, a translation of the annotated set in four other languages: French, Spanish, Portuguese, and Hindi. We evaluate the in-domain, out-of-domain, and zero-shot cross-lingual performance of generative IE models and find models trained on WebIE show better generalisability. We also propose three training strategies that use entity linking as an auxiliary task. Our experiments show that adding Entity-Linking objectives improves the faithfulness of our generative IE models.
• Abstract（参考訳）: 原文から構造化事実と接地事実を抽出することは情報抽出(IE)の基本課題である。 既存のIEデータセットは通常ウィキペディアの記事から収集され、ハイパーリンクを使用してエンティティをウィキデータナレッジベースにリンクする。 しかし、wikipediaでのみトレーニングされたモデルは、webドメインに適用すると制限があり、それらは、事実情報を持たないノイズの多いテキストやテキストを含んでいることが多い。 webieは、英語のコモンクロールコーパスから自動的に収集される1.6mの文からなる、最初の大規模なエンティティリンクのクローズドieデータセットである。 WebIEはまた、Web上のデータをよりよく反映するために、事実の3倍の文のような否定的な例も含んでいる。 私たちは、クラウドソーシングを通じてWebIEから約21Kのトリプルを注釈付けし、他の4つの言語(フランス語、スペイン語、ポルトガル語、ヒンディー語)で注釈付けされたセットの翻訳であるmWebIEを紹介します。 生成IEモデルのドメイン内, ドメイン内, ドメイン内, ゼロショットのクロスランガル性能を評価し, WebIE で訓練されたモデルの方がより汎用性が高いことを示す。 また,エンティティリンクを補助タスクとして使用する3つのトレーニング戦略を提案する。 実験の結果,Entity-Linkingの目的を付加することで,生成IEモデルの忠実度が向上することがわかった。

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