論文の概要: Zero- and Few-Shots Knowledge Graph Triplet Extraction with Large
Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01954v1
- Date: Mon, 4 Dec 2023 15:12:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 14:51:03.224827
- Title: Zero- and Few-Shots Knowledge Graph Triplet Extraction 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知識グラフトリプレット抽出
- Authors: Andrea Papaluca, Daniel Krefl, Sergio Mendez Rodriguez, Artem Lensky,
Hanna Suominen
- Abstract要約: 本研究では,Zero-およびFew-Shots設定において,さまざまなサイズの大規模言語モデル(LLM)のトリプレット抽出機能を検証した。
我々は,知識ベース(KB)からコンテキスト情報を動的に収集するパイプラインを提案した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.919349589245355
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we tested the Triplet Extraction (TE) capabilities of a variety
of Large Language Models (LLMs) of different sizes in the Zero- and Few-Shots
settings. In detail, we proposed a pipeline that dynamically gathers contextual
information from a Knowledge Base (KB), both in the form of context triplets
and of (sentence, triplets) pairs as examples, and provides it to the LLM
through a prompt. The additional context allowed the LLMs to be competitive
with all the older fully trained baselines based on the Bidirectional Long
Short-Term Memory (BiLSTM) Network architecture. We further conducted a
detailed analysis of the quality of the gathered KB context, finding it to be
strongly correlated with the final TE performance of the model. In contrast,
the size of the model appeared to only logarithmically improve the TE
capabilities of the LLMs.
- Abstract(参考訳): 本研究では,Zero-およびFew-Shots設定において,さまざまなサイズの大規模言語モデル(LLM)のトリプルト抽出(TE)機能を検証した。
具体的には,コンテキストトリプレットと(連続,トリプレット)ペアの両方を例として,知識ベース(kb)からコンテキスト情報を動的に収集し,プロンプトを通じてllmに提供するパイプラインを提案する。
追加のコンテキストにより、LLMはBidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) Networkアーキテクチャに基づいた、より古い完全に訓練されたベースラインと競合することができた。
さらに,収集したkbコンテキストの品質の詳細な分析を行い,モデルの最終的なte性能と強い相関関係があることを見出した。
対照的に、モデルのサイズはLSMのTE能力を対数的に改善しただけである。
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