論文の概要: Structured Entity Extraction Using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04437v1
- Date: Tue, 6 Feb 2024 22:15:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 17:46:56.120984
- Title: Structured Entity Extraction Using Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた構造化エンティティ抽出
- Authors: Haolun Wu, Ye Yuan, Liana Mikaelyan, Alexander Meulemans, Xue Liu,
James Hensman, Bhaskar Mitra
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、構造化されていないテキストから構造化された情報を抽出する上で重要な役割を果たす。
本稿では,構造化エンティティ抽出における現行手法の課題と限界について考察する。
本研究では,LLMのパワーを有効・効率的に活用する新しいモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.53348483973769
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in machine learning have significantly impacted the field of
information extraction, with Large Language Models (LLMs) playing a pivotal
role in extracting structured information from unstructured text. This paper
explores the challenges and limitations of current methodologies in structured
entity extraction and introduces a novel approach to address these issues. We
contribute to the field by first introducing and formalizing the task of
Structured Entity Extraction (SEE), followed by proposing Approximate Entity
Set OverlaP (AESOP) Metric designed to appropriately assess model performance
on this task. Later, we propose a new model that harnesses the power of LLMs
for enhanced effectiveness and efficiency through decomposing the entire
extraction task into multiple stages. Quantitative evaluation and human
side-by-side evaluation confirm that our model outperforms baselines, offering
promising directions for future advancements in structured entity extraction.
- Abstract（参考訳）: 機械学習の最近の進歩は情報抽出の分野に大きな影響を与えており、Large Language Models (LLM) は構造化されていないテキストから構造化情報を取り出す上で重要な役割を果たしている。
本稿では、構造化エンティティ抽出における現在の方法論の課題と限界を考察し、これらの問題に対処するための新しいアプローチを紹介する。
まず、構造化エンティティ抽出(SEE)タスクの導入と形式化を行い、続いて、このタスク上でモデルパフォーマンスを適切に評価するように設計されたAESOP(Adroximate Entity Set OverlaP)メトリックを提案します。
その後, 抽出タスク全体を多段階に分解し, llmのパワーを活用し, 効率と効率を向上させる新しいモデルを提案する。
定量的評価と人体側評価により,本モデルがベースラインより優れており,構造化エンティティ抽出の今後の進歩に期待できる方向を提供する。
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