論文の概要: Heuristic-Driven Link-of-Analogy Prompting: Enhancing Large Language
Models for Document-Level Event Argument Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06555v2
- Date: Tue, 20 Feb 2024 03:51:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 20:14:07.981972
- Title: Heuristic-Driven Link-of-Analogy Prompting: Enhancing Large Language
Models for Document-Level Event Argument Extraction
- Title(参考訳): Heuristic-Driven Link-of-Analogy Prompting:Document-Level Event Argument extractのための大規模言語モデルの強化
- Authors: Hanzhang Zhou, Junlang Qian, Zijian Feng, Hui Lu, Zixiao Zhu, Kezhi
Mao
- Abstract要約: 本稿では,Huristic-Driven Link-of-Alogy (HD-LoA)を導入し,サンプル選択の課題に対処する。
人間の類推的推論にインスパイアされ,LLMが新たな状況に対処できるリンク・オブ・アナロジー・プロンプトを提案する。
実験により,本手法は文書レベルのAEデータセット上で,既存のプロンプト手法や数発の教師付き学習手法よりも優れていることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.42926436351462
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we investigate in-context learning (ICL) in document-level
event argument extraction (EAE) to alleviate the dependency on large-scale
labeled data for this task. We introduce the Heuristic-Driven Link-of-Analogy
(HD-LoA) prompting to address the challenge of example selection and to develop
a prompting strategy tailored for EAE. Specifically, we hypothesize and
validate that LLMs learn task-specific heuristics from demonstrations via ICL.
Building upon this hypothesis, we introduce an explicit heuristic-driven
demonstration construction approach, which transforms the haphazard example
selection process into a methodical method that emphasizes task heuristics.
Additionally, inspired by the analogical reasoning of human, we propose the
link-of-analogy prompting, which enables LLMs to process new situations by
drawing analogies to known situations, enhancing their performance on unseen
classes beyond limited ICL examples. Experiments show that our method
outperforms existing prompting methods and few-shot supervised learning methods
on document-level EAE datasets. Additionally, the HD-LoA prompting shows
effectiveness in diverse tasks like sentiment analysis and natural language
inference, demonstrating its broad adaptability.
- Abstract(参考訳): 本研究では,文書レベルのイベント引数抽出(EAE)における文脈内学習(ICL)を調査し,大規模ラベル付きデータへの依存を軽減する。
我々は、サンプル選択の課題に対処し、EAEに適したプロンプト戦略を開発するために、Huristic-Driven Link-of-Analogy(HD-LoA)を導入する。
具体的には、LCM が ICL による実演からタスク固有のヒューリスティックを学ぶことを仮定し、検証する。
この仮説に基づいて,haphazardサンプル選択プロセスをタスクヒューリスティックを強調する方法論的手法に変換する,明示的なヒューリスティック駆動型実証構築手法を提案する。
また,人間の類推的推論に触発されて,LLMが既知の状況に類似性を引き出すことによって新たな状況を処理し,ICLの限られた例を超越した未確認の授業における性能を向上させることを提案する。
実験により,本手法は文書レベルのAEデータセット上で,既存のプロンプト手法や数発の教師付き学習手法よりも優れていることが示された。
さらに、hd-loaプロンプトは感情分析や自然言語推論といった様々なタスクで効果を示し、その幅広い適応性を示している。
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