論文の概要: Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17617v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 07:23:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:05.656089
• 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: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解と生成において顕著な能力を示した。 各種IEサブタスクと技術の観点から,これらの作品を分類して概観する。 我々は,最も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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.71273968283616
• License:
• Abstract: Information extraction (IE) aims to extract structural knowledge from plain natural language texts. Recently, generative Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in text understanding and generation. As a result, numerous works have been proposed to integrate LLMs 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 techniques, and then we empirically analyze the most advanced methods and discover the emerging trend of IE tasks with LLMs. Based on a 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 works and resources on GitHub (\href{https://github.com/quqxui/Awesome-LLM4IE-Papers}{LLM4IE repository})
• 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 (LLMs) はテキスト理解と生成において顕著な能力を発揮している。 その結果、ジェネレーティブパラダイムに基づいて、IEタスクのためのLLMを統合するための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。 我々はまず,これらの作業を様々なIEサブタスクとテクニックで分類し,次に最も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。 私たちはパブリックリポジトリを維持し、GitHubで関連する作業やリソースを継続的に更新しています(\href{https://github.com/quqxui/Awesome-LLM4IE-Papers}{LLM4IEリポジトリ})。

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