論文の概要: Instruct and Extract: Instruction Tuning for On-Demand Information
Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16040v1
- Date: Tue, 24 Oct 2023 17:54:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 17:17:19.106348
- Title: Instruct and Extract: Instruction Tuning for On-Demand Information
Extraction
- Title（参考訳）: インストラクションと抽出:オンデマンド情報抽出のための命令チューニング
- Authors: Yizhu Jiao, Ming Zhong, Sha Li, Ruining Zhao, Siru Ouyang, Heng Ji,
Jiawei Han
- Abstract要約: On-Demand Information extractは、現実世界のユーザのパーソナライズされた要求を満たすことを目的としている。
InstructIEというベンチマークを、自動生成したトレーニングデータと、人手による注釈付きテストセットの両方を含む形で提示する。
InstructIE 上に構築した On-Demand Information Extractor, ODIE をさらに発展させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.29491354355356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models with instruction-following capabilities open the door
to a wider group of users. However, when it comes to information extraction - a
classic task in natural language processing - most task-specific systems cannot
align well with long-tail ad hoc extraction use cases for non-expert users. To
address this, we propose a novel paradigm, termed On-Demand Information
Extraction, to fulfill the personalized demands of real-world users. Our task
aims to follow the instructions to extract the desired content from the
associated text and present it in a structured tabular format. The table
headers can either be user-specified or inferred contextually by the model. To
facilitate research in this emerging area, we present a benchmark named
InstructIE, inclusive of both automatically generated training data, as well as
the human-annotated test set. Building on InstructIE, we further develop an
On-Demand Information Extractor, ODIE. Comprehensive evaluations on our
benchmark reveal that ODIE substantially outperforms the existing open-source
models of similar size. Our code and dataset are released on
https://github.com/yzjiao/On-Demand-IE.
- Abstract（参考訳）: 命令フォロー機能を備えた大規模言語モデルは、より広いグループユーザへの扉を開く。
しかし、情報抽出 - 自然言語処理の古典的なタスク - に関して言えば、ほとんどのタスク固有のシステムは、非専門家ユーザのためのロングテールアドホック抽出ユースケースとうまく連携できない。
そこで本研究では,実世界の利用者の要求に応えるために,オンデマンド情報抽出と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。
本課題は,テキストから所望の内容を抽出し,構造化表形式で提示するための指示に従うことである。
テーブルヘッダは、ユーザが指定するか、モデルによってコンテキスト的に推論できる。
この領域での研究を容易にするために,自動生成したトレーニングデータと人間によるテストセットの両方を包含するinstructieというベンチマークを示す。
InstructIE 上に構築した On-Demand Information Extractor, ODIE をさらに発展させる。
ベンチマークの総合的な評価から,ODIEが既存のオープンソースモデルと同等のサイズで大幅に上回っていることが明らかとなった。
私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/yzjiao/On-Demand-IEで公開されています。
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