論文の概要: XNLP: An Interactive Demonstration System for Universal Structured NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01846v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 16:13:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 13:28:46.858502
• Title: XNLP: An Interactive Demonstration System for Universal Structured NLP
• Title（参考訳）: XNLP:Universal Structured NLPのための対話型デモシステム
• Authors: Hao Fei, Meishan Zhang, Min Zhang, Tat-Seng Chua
• Abstract要約: 我々は,LLMを利用して汎用XNLPを実現する,高度なXNLPデモプラットフォームを提案する。 全体として、我々のシステムは、ユニバーサルXNLPモデリング、ハイパフォーマンス、解釈可能性、スケーラビリティ、対話性など、様々な面で進歩し、コミュニティ内で多様なXNLPタスクを探索するための統一されたプラットフォームを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.84968716013783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Structured Natural Language Processing (XNLP) is an important subset of NLP that entails understanding the underlying semantic or syntactic structure of texts, which serves as a foundational component for many downstream applications. Despite certain recent efforts to explore universal solutions for specific categories of XNLP tasks, a comprehensive and effective approach for unifying all XNLP tasks long remains underdeveloped. In the meanwhile, while XNLP demonstration systems are vital for researchers exploring various XNLP tasks, existing platforms can be limited to, e.g., supporting few XNLP tasks, lacking interactivity and universalness. To this end, we propose an advanced XNLP demonstration platform, where we propose leveraging LLM to achieve universal XNLP, with one model for all with high generalizability. Overall, our system advances in multiple aspects, including universal XNLP modeling, high performance, interpretability, scalability, and interactivity, providing a unified platform for exploring diverse XNLP tasks in the community. XNLP is online: https://xnlp.haofei.vip
• Abstract（参考訳）: 構造化自然言語処理 (structured natural language processing, xnlp) はnlpの重要なサブセットであり、多くの下流アプリケーションの基礎となるテキストの意味構造や構文構造を理解することを伴う。 XNLPタスクの特定のカテゴリに対する普遍的な解を探求する最近の試みにもかかわらず、XNLPタスクを統一するための包括的で効果的なアプローチは、まだ開発が進んでいない。 一方、XNLPのデモンストレーションシステムは、様々なXNLPタスクを探索する研究者にとって不可欠であるが、既存のプラットフォームは、例えば、対話性と普遍性に欠ける、少数のXNLPタスクをサポートすることができる。 そこで我々は,LLMを利用して汎用XNLPを実現する,高度なXNLPデモプラットフォームを提案する。 全体として、我々のシステムは、ユニバーサルXNLPモデリング、ハイパフォーマンス、解釈可能性、スケーラビリティ、相互作用性など様々な面で進歩し、コミュニティ内で多様なXNLPタスクを探索するための統一されたプラットフォームを提供する。 xnlpはオンラインである: https://xnlp.haofei.vip

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