論文の概要: Revisiting Large Language Models as Zero-shot Relation Extractors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05028v3
- Date: Wed, 11 Oct 2023 06:16:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 13:14:25.276707
- Title: Revisiting Large Language Models as Zero-shot Relation Extractors
- Title（参考訳）: ゼロショット・リレーション・エクストラクタとしての大規模言語モデルの再検討
- Authors: Guozheng Li and Peng Wang and Wenjun Ke
- Abstract要約: リレーショナル抽出(RE)は、ゼロショット設定下であっても、一定のラベル付きまたはラベルなしのデータを一貫して含む。
近年の研究では、大きな言語モデル(LLM)が、単に自然言語のプロンプトを与えられただけで、新しいタスクにうまく移行していることが示されている。
本研究はゼロショット関係抽出器としてLLMを探索することに焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.953462875381888
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Relation extraction (RE) consistently involves a certain degree of labeled or
unlabeled data even if under zero-shot setting. Recent studies have shown that
large language models (LLMs) transfer well to new tasks out-of-the-box simply
given a natural language prompt, which provides the possibility of extracting
relations from text without any data and parameter tuning. This work focuses on
the study of exploring LLMs, such as ChatGPT, as zero-shot relation extractors.
On the one hand, we analyze the drawbacks of existing RE prompts and attempt to
incorporate recent prompt techniques such as chain-of-thought (CoT) to improve
zero-shot RE. We propose the summarize-and-ask (\textsc{SumAsk}) prompting, a
simple prompt recursively using LLMs to transform RE inputs to the effective
question answering (QA) format. On the other hand, we conduct comprehensive
experiments on various benchmarks and settings to investigate the capabilities
of LLMs on zero-shot RE. Specifically, we have the following findings: (i)
\textsc{SumAsk} consistently and significantly improves LLMs performance on
different model sizes, benchmarks and settings; (ii) Zero-shot prompting with
ChatGPT achieves competitive or superior results compared with zero-shot and
fully supervised methods; (iii) LLMs deliver promising performance in
extracting overlapping relations; (iv) The performance varies greatly regarding
different relations. Different from small language models, LLMs are effective
in handling challenge none-of-the-above (NoTA) relation.
- Abstract（参考訳）: 関係抽出(re)は、ゼロショット設定下であっても、一定のラベル付きまたはラベルなしのデータを含む。
近年の研究では、大きな言語モデル(LLM)が、単に自然言語のプロンプトを与えられただけで、データやパラメータのチューニングを伴わずにテキストから関係を抽出できることが示されている。
この研究は、ゼロショット関係抽出器としてChatGPTのようなLLMの研究に焦点を当てている。
一方,既存のREプロンプトの欠点を分析し,ゼロショットREを改善するためにチェーン・オブ・シント(CoT)などの最近のプロンプト技術を取り入れようとしている。
本稿では,LLMを用いてRE入力を効率的な質問応答(QA)形式に変換する簡易なプロンプトであるSmise-and-ask(\textsc{SumAsk})プロンプトを提案する。
一方,ゼロショット RE 上での LLM の能力を検討するため,様々なベンチマークや設定に関する総合的な実験を行っている。
具体的には、以下の結果が得られます。
i) \textsc{SumAsk} は、モデルサイズ、ベンチマーク、設定の異なる LLM のパフォーマンスを一貫して改善します。
(二)ChatGPTによるゼロショットプロンプトは、ゼロショット及び完全教師付き手法と比較して、競争力又は優れた結果が得られる。
三 LLMは、重なり合う関係の抽出において有望な性能を提供する。
(四)異なる関係について、そのパフォーマンスは大きく異なる。
小さな言語モデルとは異なり、LLMは問題なし(NoTA)の関係を扱うのに効果的である。
関連論文リスト
- Self-Calibrated Listwise Reranking with Large Language Models [137.6557607279876]
大規模言語モデル (LLM) はシーケンシャル・ツー・シーケンス・アプローチによってタスクのランク付けに使用されている。
この階調のパラダイムは、より大きな候補集合を反復的に扱うためにスライディングウインドウ戦略を必要とする。
そこで本稿では,LLMを用いた自己校正リストのランク付け手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T10:31:31Z) - Unleashing the Power of Large Language Models in Zero-shot Relation Extraction via Self-Prompting [21.04933334040135]
本稿では,大規模言語モデルに組み込まれたRE知識を十分に活用する新しい手法であるSelf-Promptingフレームワークを紹介する。
我々のフレームワークは3段階の多様性アプローチを用いてLSMを誘導し、スクラッチから特定の関係をカプセル化する複数の合成サンプルを生成する。
ベンチマークデータセットを用いた実験により,既存のLCMベースのゼロショットRE法よりも優れた性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T01:12:54Z) - Relation Extraction with Fine-Tuned Large Language Models in Retrieval Augmented Generation Frameworks [0.0]
関係抽出(RE)は、構造化されていないデータを知識グラフ(KG)のような構造化形式に変換するために重要である
プレトレーニング言語モデル(PLM)を活用した最近の研究は、この分野で大きな成功を収めている。
本研究では、微調整LDMの性能と、Retrieval Augmented-based (RAG) REアプローチへの統合について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T21:27:57Z) - Meta In-Context Learning Makes Large Language Models Better Zero and Few-Shot Relation Extractors [9.881102419679673]
textscMicre (textbfMeta textbfIn-textbfContext learning of LLMs for textbfRelation textbfExtraction)は、ゼロおよび少数ショット関係抽出のための新しいメタトレーニングフレームワークである。
textscMicreは、ターゲットREデータセットの推論中に関係ラベル名を介して関係意味知識を転送可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-27T07:06:39Z) - SuRe: Summarizing Retrievals using Answer Candidates for Open-domain QA of LLMs [85.54906813106683]
大規模言語モデル(LLM)を用いたオープンドメイン質問応答(ODQA)の簡易かつ効果的なフレームワークを提案する。
SuRe は LLM が与えられた質問に対するより正確な回答を予測するのに役立つ。
様々なODQAベンチマークの実験結果はSuReの優位性を示し、標準的なプロンプトアプローチよりも4.6%、F1スコアが4.0%向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T01:15:54Z) - Unsupervised Information Refinement Training of Large Language Models for Retrieval-Augmented Generation [128.01050030936028]
InFO-RAG という情報改質訓練手法を提案する。
InFO-RAGは低コストで、様々なタスクにまたがっている。
LLaMA2の性能を平均9.39%向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T08:24:38Z) - Benchmarking LLMs on the Semantic Overlap Summarization Task [9.656095701778975]
本稿では,セマンティック・オーバーラップ・サマリゼーション(SOS)タスクにおいて,Large Language Models (LLM) を包括的に評価する。
本稿では, ROUGE, BERTscore, SEM-F1$などの定評ある指標を, 2種類の代替物語のデータセット上で報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T20:33:50Z) - Rephrase and Respond: Let Large Language Models Ask Better Questions for Themselves [57.974103113675795]
本稿では,Rephrase and Respond'(RaR)という手法を提案する。
RaRは、パフォーマンスを改善するためのシンプルだが効果的なプロンプト方法として機能する。
また,RaRは理論的にも経験的にも,一般的なChain-of-Thought(CoT)法と相補的であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-07T18:43:34Z) - ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation [43.270424225285105]
ゼロショットと少数ショットのレコメンデーションタスクのために、純粋に大きな言語モデルを適応し、強化することに重点を置いています。
ゼロショット設定と少数ショット設定の両方でレコメンデーションタスクを行うRetrieval-enhanced Large Language Model (ReLLa)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-22T02:25:04Z) - Allies: Prompting Large Language Model with Beam Search [107.38790111856761]
本研究では,ALIESと呼ばれる新しい手法を提案する。
入力クエリが与えられた場合、ALLIESはLLMを活用して、元のクエリに関連する新しいクエリを反復的に生成する。
元のクエリのスコープを反復的に精錬して拡張することにより、ALLIESは直接検索できない隠れた知識をキャプチャし、利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T06:16:44Z) - Large Language Models are Strong Zero-Shot Retriever [89.16756291653371]
ゼロショットシナリオにおける大規模検索に大規模言語モデル(LLM)を適用するための簡単な手法を提案する。
我々の手法であるRetriever(LameR)は,LLM以外のニューラルモデルに基づいて構築された言語モデルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-27T14:45:55Z)
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。