論文の概要: Structured Entity Extraction Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04437v3
• Date: Wed, 17 Apr 2024 00:24:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 19:01:11.465936
• 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。 タスクをエンティティ中心にすることで、さまざまな視点からより多くの洞察を提供するさまざまなメトリクスの使用を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.281701191329
• 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. Prior works typically represent information extraction as triplet-centric and use classical metrics such as precision and recall for evaluation. We reformulate the task to be entity-centric, enabling the use of diverse metrics that can provide more insights from various perspectives. We contribute to the field by introducing Structured Entity Extraction (SEE) and proposing the Approximate Entity Set OverlaP (AESOP) metric, designed to appropriately assess model performance. Later, we introduce a new model that harnesses the power of LLMs for enhanced effectiveness and efficiency by decomposing the extraction task into multiple stages. Quantitative and human side-by-side evaluations 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 (LLMs) 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担っている。 以前の作品は、情報抽出を三重項中心として表現し、評価のために精度やリコールのような古典的なメトリクスを使用するのが一般的であった。 タスクをエンティティ中心にすることで、さまざまな視点からより多くの洞察を提供するさまざまなメトリクスの使用を可能にします。 我々は、構造化エンティティ抽出(SEE)を導入し、モデルパフォーマンスを適切に評価するために設計されたAESOP(Approximate Entity Set OverlaP)メトリクスを提案し、この分野に貢献する。 次に, 抽出タスクを複数段階に分解することで, LLMのパワーを活用し, 有効性と効率を向上させる新しいモデルを提案する。 定量的・人的側面評価は,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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