論文の概要: Leveraging Contextual Information for Effective Entity Salience Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07990v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 23:53:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 23:17:50.884765
• Title: Leveraging Contextual Information for Effective Entity Salience Detection
• Title（参考訳）: 効果的なエンティティ・サイレンス検出のためのコンテキスト情報の活用
• Authors: Rajarshi Bhowmik, Marco Ponza, Atharva Tendle, Anant Gupta, Rebecca Jiang, Xingyu Lu, Qian Zhao, Daniel Preotiuc-Pietro,
• Abstract要約: クロスエンコーダアーキテクチャを用いた中規模言語モデルの微調整により,機能工学的アプローチよりも優れた性能が得られることを示す。 また、命令調整言語モデルのゼロショットプロンプトは、タスクの特異性と複雑さを示す劣った結果をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.30389576465761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In text documents such as news articles, the content and key events usually revolve around a subset of all the entities mentioned in a document. These entities, often deemed as salient entities, provide useful cues of the aboutness of a document to a reader. Identifying the salience of entities was found helpful in several downstream applications such as search, ranking, and entity-centric summarization, among others. Prior work on salient entity detection mainly focused on machine learning models that require heavy feature engineering. We show that fine-tuning medium-sized language models with a cross-encoder style architecture yields substantial performance gains over feature engineering approaches. To this end, we conduct a comprehensive benchmarking of four publicly available datasets using models representative of the medium-sized pre-trained language model family. Additionally, we show that zero-shot prompting of instruction-tuned language models yields inferior results, indicating the task's uniqueness and complexity.
• Abstract（参考訳）: ニュース記事などのテキスト文書では、コンテンツや重要なイベントは通常、文書に言及されているすべてのエンティティのサブセットを中心に展開する。 これらのエンティティは、しばしば健全なエンティティと見なされ、文書の真偽の有用な手がかりを読者に提供します。 検索,ランキング,エンティティ中心の要約などの下流アプリケーションでは,エンティティのサリエンスを識別することが有効であった。 これまでは、高度な機能エンジニアリングを必要とする機械学習モデルに主眼を置いていた。 クロスエンコーダアーキテクチャを用いた中規模言語モデルの微調整により,機能工学的アプローチよりも優れた性能が得られることを示す。 この目的のために、中規模の事前訓練言語モデルファミリーを代表するモデルを用いて、4つの公開データセットの包括的なベンチマークを行う。 さらに、命令調整言語モデルのゼロショットプロンプトは、タスクの特異性と複雑さを示す劣った結果をもたらすことを示す。

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