論文の概要: Schema-Driven Information Extraction from Heterogeneous Tables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14336v2
• Date: Wed, 15 Nov 2023 18:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 20:24:26.495945
• Title: Schema-Driven Information Extraction from Heterogeneous Tables
• Title（参考訳）: 不均一テーブルからのスキーマ駆動情報抽出
• Authors: Fan Bai, Junmo Kang, Gabriel Stanovsky, Dayne Freitag, Alan Ritter
• Abstract要約: 人為的なスキーマに従って、表形式のデータを構造化されたレコードに変換する新しいタスクである、スキーマ駆動情報抽出を導入する。 我々は、機械学習論文、化学文献、材料科学雑誌、ウェブページの4つの分野からなるテーブルからなるベンチマークを開発する。 提案手法は,タスク固有のラベルを使わずに,74.2から96.1までのF1スコアを達成し,高いコスト効率を維持しながら,競争性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.302982262763447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we explore the question of whether large language models can support cost-efficient information extraction from tables. We introduce schema-driven information extraction, a new task that transforms tabular data into structured records following a human-authored schema. To assess various LLM's capabilities on this task, we develop a benchmark composed of tables from four diverse domains: machine learning papers, chemistry literature, material science journals, and webpages. Alongside the benchmark, we present an extraction method based on instruction-tuned LLMs. Our approach shows competitive performance without task-specific labels, achieving F1 scores ranging from 74.2 to 96.1, while maintaining great cost efficiency. Moreover, we validate the possibility of distilling compact table-extraction models to reduce API reliance, as well as extraction from image tables using multi-modal models. By developing a benchmark and demonstrating the feasibility of this task using proprietary models, we aim to support future work on open-source schema-driven IE models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルがテーブルからコスト効率の高い情報抽出を支援することができるかどうかを考察する。 本稿では,表データから構造化レコードへ変換する新しいタスクであるスキーマ駆動情報抽出を提案する。 このタスクにおける様々なllmの能力を評価するために、機械学習論文、化学文献、材料科学雑誌、webページという4つの異なる分野の表からなるベンチマークを開発した。 ベンチマークの他に,命令調整 LLM に基づく抽出手法を提案する。 本手法は,タスク固有のラベルを使わずに,74.2から96.1までのF1スコアを達成し,高いコスト効率を維持しながら,競争性能を示す。 さらに,マルチモーダルモデルを用いた画像テーブルからの抽出とともに,コンパクトなテーブル抽出モデルを蒸留してAPI依存を減らす可能性を検証する。 ベンチマークを開発し、プロプライエタリなモデルを用いてこのタスクの実現可能性を示すことにより、我々はオープンソーススキーマ駆動IEモデルの将来的な開発を支援することを目指している。

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