論文の概要: GoLLIE: Annotation Guidelines improve Zero-Shot Information-Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03668v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 16:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 15:23:22.206471
• Title: GoLLIE: Annotation Guidelines improve Zero-Shot Information-Extraction
• Title（参考訳）: GoLLIE: アノテーションガイドラインの改善によるゼロショット情報抽出
• Authors: Oscar Sainz, Iker Garc\'ia-Ferrero, Rodrigo Agerri, Oier Lopez de Lacalle, German Rigau, Eneko Agirre
• Abstract要約: GLLIE(Guideline-following Large Language Model for IE)を提案する。 GoLLIEは、目に見えないガイドラインを一般化し、フォローすることができ、ゼロショット情報抽出の以前の試みよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.028613319081696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) combined with instruction tuning have made significant progress when generalizing to unseen tasks. However, they have been less successful in Information Extraction (IE), lagging behind task-specific models. Typically, IE tasks are characterized by complex annotation guidelines which describe the task and give examples to humans. Previous attempts to leverage such information have failed, even with the largest models, as they are not able to follow the guidelines out-of-the-box. In this paper we propose GoLLIE (Guideline-following Large Language Model for IE), a model able to improve zero-shot results on unseen IE tasks by virtue of being fine-tuned to comply with annotation guidelines. Comprehensive evaluation empirically demonstrates that GoLLIE is able to generalize to and follow unseen guidelines, outperforming previous attempts at zero-shot information extraction. The ablation study shows that detailed guidelines is key for good results.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(llm)と命令チューニングが組み合わさって、未認識のタスクに一般化する際に大きな進歩を遂げた。 しかし、情報抽出(ie)では成功せず、タスク固有のモデルに遅れを取っている。 通常、IEタスクは、タスクを記述し、人間に例を示す複雑なガイドラインによって特徴づけられる。 このような情報を活用する以前の試みは、最大のモデルでも、最初からガイドラインに従うことができないため、失敗している。 本稿では、アノテーションガイドラインに適合するように微調整されたieタスクのゼロショット結果を改善するためのモデルであるgollie(guideline-following large language model for ie)を提案する。 包括的評価は、GoLLIEが目に見えないガイドラインを一般化し、フォローできることを実証的に示し、ゼロショット情報抽出における以前の試みよりも優れている。 アブレーション研究は、詳細なガイドラインが良い結果の鍵であることを示している。

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