論文の概要: Constituency Parsing using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19462v3
• Date: Fri, 26 Sep 2025 10:39:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.79038
• Title: Constituency Parsing using LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いた地域パーシング
• Authors: Xuefeng Bai, Jialong Wu, Yulong Chen, Zhongqing Wang, Kehai Chen, Min Zhang, Yue Zhang,
• Abstract要約: 選挙区解析は自然言語処理における根本的な課題であるが未解決の課題である。 我々は、ゼロショット、少数ショット、教師付き微調整学習パラダイムの下で、最近の大規模言語モデル(LLM)の性能を評価する。 そこで本研究では,より正確な構成木を生成するため,LLMを誘導する2つの戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.17239291933248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constituency parsing is a fundamental yet unsolved challenge in natural language processing. In this paper, we examine the potential of recent large language models (LLMs) to address this challenge. We reformat constituency parsing as a sequence-to-sequence generation problem and evaluate the performance of a diverse range of LLMs under zero-shot, few-shot, and supervised fine-tuning learning paradigms. We observe that while LLMs achieve acceptable improvements, they still encounter substantial limitations, due to the absence of mechanisms to guarantee the validity and faithfulness of the generated constituent trees. Motivated by this observation, we propose two strategies to guide LLMs to generate more accurate constituent trees by learning from erroneous samples and refining outputs in a multi-agent collaboration way, respectively. The experimental results demonstrate that our methods effectively reduce the occurrence of invalid and unfaithful trees, thereby enhancing overall parsing performance and achieving promising results across different learning paradigms.
• Abstract（参考訳）: 選挙区解析は自然言語処理における根本的な課題であるが未解決の課題である。 本稿では,近年の大規模言語モデル (LLM) の可能性を検討する。 我々は、シーケンス・ツー・シーケンス生成問題としての選挙区解析を改革し、ゼロショット、少数ショット、教師付き微調整学習パラダイムの下で様々なLSMの性能を評価する。 LLMは許容できる改善を達成できるが、生成した構成木の有効性と忠実性を保証するメカニズムが欠如しているため、かなりの制限が課されている。 本研究は, 誤サンプルから学習し, 多エージェント協調方式で出力を精製することにより, LLMをより正確な構成木を生成するための2つの方法を提案する。 実験の結果,本手法は無効木や不信木の発生を効果的に低減し,全体的な解析性能を向上し,様々な学習パラダイムにおいて有望な結果が得られることを示した。

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