論文の概要: Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17617v2
- Date: Tue, 4 Jun 2024 13:20:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 13:37:33.652047
- Title: Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey
- Title(参考訳): 生成的情報抽出のための大規模言語モデル:調査
- Authors: Derong Xu, Wei Chen, Wenjun Peng, Chao Zhang, Tong Xu, Xiangyu Zhao, Xian Wu, Yefeng Zheng, Yang Wang, Enhong Chen,
- Abstract要約: 情報抽出は、平易な自然言語テキストから構造的知識を抽出することを目的としている。
生成型大規模言語モデル(LLM)は、テキストの理解と生成において顕著な能力を示した。
LLMは生成パラダイムに基づいたIEタスクに対して実行可能なソリューションを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 89.71273968283616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Information extraction (IE) aims to extract structural knowledge (such as entities, relations, and events) from plain natural language texts. Recently, generative Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in text understanding and generation, allowing for generalization across various domains and tasks. As a result, numerous works have been proposed to harness abilities of LLMs and offer viable solutions for IE tasks based on a generative paradigm. To conduct a comprehensive systematic review and exploration of LLM efforts for IE tasks, in this study, we survey the most recent advancements in this field. We first present an extensive overview by categorizing these works in terms of various IE subtasks and learning paradigms, then we empirically analyze the most advanced methods and discover the emerging trend of IE tasks with LLMs. Based on thorough review conducted, we identify several insights in technique and promising research directions that deserve further exploration in future studies. We maintain a public repository and consistently update related resources at: \url{https://github.com/quqxui/Awesome-LLM4IE-Papers}.
- Abstract(参考訳): 情報抽出(IE)は、平易な自然言語テキストから構造的知識(実体、関係、出来事など)を抽出することを目的としている。
近年,ジェネレーティブ・Large Language Models (LLM) はテキスト理解と生成において顕著な能力を示し,様々な領域やタスクをまたいだ一般化を実現している。
その結果、LLMの能力を活用し、生成パラダイムに基づいたIEタスクに実行可能なソリューションを提供するために、多くの研究が提案されている。
そこで本研究では,IE タスクにおける LLM の取り組みを総合的に検討し,最近の進歩を調査する。
まず,これらの課題を多種多様なIEサブタスクと学習パラダイムで分類し,先進的な手法を実証的に分析し,LLMによるIEタスクの出現傾向を明らかにする。
徹底的なレビューに基づいて,今後の研究にふさわしい技術と有望な研究の方向性について,いくつかの知見を見出している。
パブリックリポジトリを維持し、関連するリソースを継続的に更新します。
関連論文リスト
- LLMs Meet Multimodal Generation and Editing: A Survey [89.76691959033323]
本調査では,画像,ビデオ,3D,オーディオなど,さまざまな領域にわたるマルチモーダル生成と編集について詳述する。
これらの分野でのマイルストーンの成果を要約し、これらの研究をLLM法とCLIP/T5法に分類する。
我々は、既存の生成モデルを人間とコンピュータの相互作用に活用できるツール強化マルチモーダルエージェントを掘り下げる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T17:59:20Z) - Tool Learning with Large Language Models: A Survey [60.733557487886635]
大規模言語モデル(LLM)を用いたツール学習は,高度に複雑な問題に対処するLLMの能力を強化するための,有望なパラダイムとして登場した。
この分野での注目と急速な進歩にもかかわらず、現存する文献は断片化され、体系的な組織が欠如している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-28T08:01:26Z) - A Survey on RAG Meeting LLMs: Towards Retrieval-Augmented Large Language Models [71.25225058845324]
大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において革命的な能力を示している。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、信頼性と最新の外部知識を提供する。
RA-LLMは、モデルの内部知識に頼るのではなく、外部および権威的な知識ベースを活用するために登場した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-10T02:48:45Z) - Multilingual Large Language Model: A Survey of Resources, Taxonomy and Frontiers [81.47046536073682]
本稿では,MLLM(Multilingual Large Language Model)文学における最近の進歩と新たなトレンドを要約する一貫した視点を提示する。
私たちの研究がコミュニティに迅速なアクセスを提供し、MLLMにおける画期的な研究を促進することを願っています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-07T11:52:44Z) - ChatGPT Alternative Solutions: Large Language Models Survey [0.0]
大規模言語モデル(LLM)はこの領域における研究貢献の急増に火をつけた。
近年、学術と産業のダイナミックな相乗効果が見られ、LLM研究の分野を新たな高地へと押し上げた。
この調査は、ジェネレーティブAIの現状をよく理解し、さらなる探索、強化、イノベーションの機会に光を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T15:16:50Z) - Trends in Integration of Knowledge and Large Language Models: A Survey
and Taxonomy of Methods, Benchmarks, and Applications [42.61727038213399]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理において優れた性能を示すが、時代遅れのデータやドメイン固有の制限から生じる問題の影響を受けやすい。
本稿では,手法,ベンチマーク,応用の分類など,知識モデルと大規模言語モデルの統合の動向を論じるレビューを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-10T05:24:04Z) - Advances in Embodied Navigation Using Large Language Models: A Survey [16.8165925743264]
この記事では、Large Language ModelsとEmbodied Intelligenceの共生について概説する。
最先端のモデル、研究方法論をレビューし、既存の埋め込みナビゲーションモデルとデータセットの利点とデメリットを評価する。
最後に, 本論文は, インテリジェンスにおけるLLMの役割を解明し, 今後の方向性を予測している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T14:08:56Z) - Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online
Job Recommendations [63.19448893196642]
本稿では,大規模言語モデルが提供するリッチな文脈情報と意味表現を利用して行動グラフを解析する新しいフレームワークを提案する。
この機能を利用することで、個々のユーザに対してパーソナライズされた、正確なジョブレコメンデーションが可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T11:29:41Z) - Universal Information Extraction with Meta-Pretrained Self-Retrieval [39.69130086395689]
ユニバーサル情報抽出(Universal IE)は、テキストから構造までの一様生成方法で異なる抽出タスクを解くことを目的としている。
外部知識ベースから知識を取得することは、モデルがこの問題を克服するのに役立つかもしれないが、様々なIEタスクに適した知識ベースを構築することは不可能である。
本稿では,PLMからタスク固有の知識を抽出し,汎用IEを強化するメタレトリバーを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-18T00:16:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。