論文の概要: Self-Improving for Zero-Shot Named Entity Recognition with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08921v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 12:47:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 16:12:56.236367
• Title: Self-Improving for Zero-Shot Named Entity Recognition with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたゼロショット型エンティティ認識の自己改善
• Authors: Tingyu Xie, Qi Li, Yan Zhang, Zuozhu Liu, Hongwei Wang
• Abstract要約: 本研究は,強力な大言語モデル(LLM)を用いたゼロショットNERの境界を推し進める可能性を検討することを目的とする。 NER上でのLLMの自己学習能力を刺激するためにラベルのないコーパスを利用する自己改善フレームワークを提案する。 我々は、選択した自己アノテーションによる実演を用いて、コンテキスト内学習によるテストクエリの推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.344962440045624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exploring the application of powerful large language models (LLMs) on the fundamental named entity recognition (NER) task has drawn much attention recently. This work aims to investigate the possibilities of pushing the boundary of zero-shot NER with LLM via a training-free self-improving strategy. We propose a self-improving framework, which utilize an unlabeled corpus to stimulate the self-learning ability of LLMs on NER. First, we use LLM to make predictions on the unlabeled corpus and obtain the self-annotated data. Second, we explore various strategies to select reliable samples from the self-annotated dataset as demonstrations, considering the similarity, diversity and reliability of demonstrations. Finally, we conduct inference for the test query via in-context learning with the selected self-annotated demonstrations. Through comprehensive experimental analysis, our study yielded the following findings: (1) The self-improving framework further pushes the boundary of zero-shot NER with LLMs, and achieves an obvious performance improvement; (2) Iterative self-improving or naively increasing the size of unlabeled corpus does not guarantee improvements; (3) There might still be space for improvement via more advanced strategy for reliable entity selection.
• Abstract（参考訳）: 近年,強力な大規模言語モデル(LLM)の基本的な名前付きエンティティ認識(NER)タスクへの適用が注目されている。 本研究は,ゼロショットナーとllmの境界をトレーニングフリーの自己改善戦略で押し上げる可能性を検討することを目的とする。 NER上でのLLMの自己学習能力を刺激するためにラベルのないコーパスを利用する自己改善フレームワークを提案する。 まず LLM を用いてラベルなしコーパスの予測を行い,自己注釈付きデータを取得する。 次に,実演の類似性,多様性,信頼性を考慮して,自己注釈データセットから信頼できるサンプルを選択するための様々な戦略を検討する。 最後に、選択した自己アノテートされたデモを用いて、コンテキスト内学習によるテストクエリの推論を行う。 包括的実験分析により,(1)自己改善フレームワークがさらにゼロショットナーの境界をllmsで押し進め,明らかな性能向上を実現すること,(2)反復的自己改善やラベルなしコーパスのサイズ拡大は改善を保証しないこと,(3)信頼性の高いエンティティ選択のためのより高度な戦略による改善の余地がある可能性があること,の結論を得た。

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