論文の概要: An Empirical Study on Information Extraction using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14450v2
- Date: Tue, 10 Sep 2024 06:24:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 22:28:06.284735
- Title: An Empirical Study on Information Extraction using Large Language Models
- Title(参考訳): 大規模言語モデルを用いた情報抽出に関する実証的研究
- Authors: Ridong Han, Chaohao Yang, Tao Peng, Prayag Tiwari, Xiang Wan, Lu Liu, Benyou Wang,
- Abstract要約: 人間に似た大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)関連タスクに非常に役立つことが証明されている。
本稿では,GPT-4の情報抽出能力に対する一連の単純なプロンプトベース手法の効果について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.090082785047855
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Human-like large language models (LLMs), especially the most powerful and popular ones in OpenAI's GPT family, have proven to be very helpful for many natural language processing (NLP) related tasks. Therefore, various attempts have been made to apply LLMs to information extraction (IE), which is a fundamental NLP task that involves extracting information from unstructured plain text. To demonstrate the latest representative progress in LLMs' information extraction ability, we assess the information extraction ability of GPT-4 (the latest version of GPT at the time of writing this paper) from four perspectives: Performance, Evaluation Criteria, Robustness, and Error Types. Our results suggest a visible performance gap between GPT-4 and state-of-the-art (SOTA) IE methods. To alleviate this problem, considering the LLMs' human-like characteristics, we propose and analyze the effects of a series of simple prompt-based methods, which can be generalized to other LLMs and NLP tasks. Rich experiments show our methods' effectiveness and some of their remaining issues in improving GPT-4's information extraction ability.
- Abstract(参考訳): ヒューマンライクな大規模言語モデル(LLM)、特にOpenAIのGPTファミリーで最も強力で人気のあるモデルは、多くの自然言語処理(NLP)関連タスクに非常に役立つことが証明されている。
そのため、構造化されていない平文から情報を抽出する基本的NLPタスクである情報抽出(IE)にLLMを適用する様々な試みがなされている。
LLMの情報抽出能力の最新の進歩を示すために,評価基準,ロバスト性,エラータイプという4つの視点から,GPT-4(この記事執筆時のGPTの最新版)の情報抽出能力を評価する。
この結果から, GPT-4 と State-of-the-art (SOTA) IE メソッドの間には, 可視的な性能差があることが示唆された。
この問題を軽減するために、LLMの人間的な特徴を考慮し、他のLLMやNLPタスクに一般化可能な一連の単純なプロンプトベースの手法の効果を提案、分析する。
GPT-4の情報抽出能力の向上に向け,本手法の有効性と今後の課題について検討した。
関連論文リスト
- Exploring the Capability of ChatGPT to Reproduce Human Labels for Social Computing Tasks (Extended Version) [26.643834593780007]
ソーシャルコンピューティングタスクにおいてChatGPTがデータアノテートできる範囲について検討する。
ChatGPTは、いくつかの課題があるにもかかわらず、データアノテーションタスクの処理における約束を示す。
本稿では,ChatGPTが与えられたアノテーションタスクのデータを正しくラベル付けできるかどうかを予測するツールであるGPT-Raterを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T22:04:30Z) - Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management [56.4403395100589]
我々は、70,346のサンプルを含む大規模なデータセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を探求する。
注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。
以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-11T11:01:13Z) - ChatLog: Carefully Evaluating the Evolution of ChatGPT Across Time [54.18651663847874]
ChatGPTは大きな成功をおさめ、インフラ的な地位を得たと考えられる。
既存のベンチマークでは,(1)周期的評価の無視,(2)きめ細かい特徴の欠如という2つの課題に直面する。
2023年3月から現在まで,21のNLPベンチマークに対して,さまざまな長文ChatGPT応答を大規模に記録した常時更新データセットであるChatLogを構築している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-27T11:33:48Z) - Evaluating ChatGPT's Information Extraction Capabilities: An Assessment
of Performance, Explainability, Calibration, and Faithfulness [18.945934162722466]
7つのきめ細かい情報抽出(IE)タスクを用いてChatGPTの全体的な能力を評価することに集中する。
標準IE設定でのChatGPTのパフォーマンスは劣っているが、OpenIE設定では驚くほど優れたパフォーマンスを示している。
ChatGPTは、その決定に対して高品質で信頼できる説明を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-23T12:33:18Z) - A comprehensive evaluation of ChatGPT's zero-shot Text-to-SQL capability [57.71052396828714]
本稿では,ChatGPTのテキスト・トゥ・アビリティの最初の包括的分析について述べる。
異なる言語、設定、シナリオを持つ12のベンチマークデータセットで実験を行った。
現在のSOTA(State-of-the-art)モデルのパフォーマンスとはまだ差があるが、ChatGPTのパフォーマンスは印象的だ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-12T04:22:01Z) - Is ChatGPT a Good NLG Evaluator? A Preliminary Study [121.77986688862302]
NLG測定値として信頼性を示すため,ChatGPTのメタ評価を行った。
実験の結果,ChatGPTは従来の自動測定値と比較して,人間の判断と最先端あるいは競合的な相関を達成できた。
我々の予備研究は、汎用的な信頼性のあるNLGメトリックの出現を促すことを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T16:57:20Z) - Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and
Fine-tuned BERT [103.57103957631067]
チャットGPTは、人間の質問に対する流動的で高品質な応答を生成できるため、大きな注目を集めている。
そこで我々は,ChatGPTの理解能力を,最も人気のあるGLUEベンチマークで評価し,より詳細な4種類のBERTスタイルのモデルと比較した。
2)ChatGPTは,感情分析や質問応答タスクにおいて,BERTと同等のパフォーマンスを達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-19T12:29:33Z) - Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。
近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。
ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T09:44:51Z)
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。