論文の概要: ULTRA: Unleash LLMs' Potential for Event Argument Extraction through Hierarchical Modeling and Pair-wise Self-Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13218v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 03:34:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 17:46:13.395834
• Title: ULTRA: Unleash LLMs' Potential for Event Argument Extraction through Hierarchical Modeling and Pair-wise Self-Refinement
• Title（参考訳）: ULTRA:階層的モデリングとペアワイズ自己修復によるイベント調停抽出の可能性
• Authors: Xinliang Frederick Zhang, Carter Blum, Temma Choji, Shalin Shah, Alakananda Vempala,
• Abstract要約: イベント引数抽出(EAE)は、あるイベントのロール固有のテキストスパン(例えば、引数)を特定するタスクである。 本稿では,イベントの議論をよりコスト効率よく抽出する階層的枠組みを提案する。 議論の正確な境界を求める際に, LLM が直面する課題に対処するために LEAFER を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.035020544588768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structural extraction of events within discourse is critical since it avails a deeper understanding of communication patterns and behavior trends. Event argument extraction (EAE), at the core of event-centric understanding, is the task of identifying role-specific text spans (i.e., arguments) for a given event. Document-level EAE (DocEAE) focuses on arguments that are scattered across an entire document. In this work, we explore open-source Large Language Models (LLMs) for DocEAE, and propose ULTRA, a hierarchical framework that extracts event arguments more cost-effectively. Further, it alleviates the positional bias issue intrinsic to LLMs. ULTRA sequentially reads text chunks of a document to generate a candidate argument set, upon which non-pertinent candidates are dropped through self-refinement. We introduce LEAFER to address the challenge LLMs face in locating the exact boundary of an argument. ULTRA outperforms strong baselines, including strong supervised models and ChatGPT, by 9.8% when evaluated by Exact Match (EM).
• Abstract（参考訳）: 談話の中の出来事の構造的抽出は、コミュニケーションパターンや行動傾向のより深い理解を可能にするため、非常に重要である。 イベント引数抽出(英: Event argument extract、EAE)は、イベント中心の理解の中心にある、あるイベントに対する役割固有のテキストスパン(すなわち、引数)を特定するタスクである。 ドキュメントレベルEAE(DocEAE)は、ドキュメント全体に散在する引数に焦点を当てている。 本研究では,DocEAEのためのオープンソースのLarge Language Models (LLMs) を探索し,イベント引数をよりコスト効率よく抽出する階層型フレームワークULTRAを提案する。 さらに、LLMに固有の位置バイアス問題を緩和する。 ULTRAは文書のテキストチャンクを逐次読み出して候補引数セットを生成し、不適切な候補を自己修正によってドロップする。 議論の正確な境界を求める際に, LLM が直面する課題に対処するために LEAFER を導入する。 ULTRAは、強力な教師付きモデルやChatGPTを含む強力なベースラインよりも9.8%向上している。

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