論文の概要: Learning to Extract Structured Entities Using Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04437v5
• Date: Wed, 02 Oct 2024 03:21:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:18:14.075905
• Title: Learning to Extract Structured Entities Using Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた構造化エンティティ抽出の学習
• Authors: Haolun Wu, Ye Yuan, Liana Mikaelyan, Alexander Meulemans, Xue Liu, James Hensman, Bhaskar Mitra,
• Abstract要約: 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いる。 タスクをエンティティ中心にすることで、さまざまなメトリクスの使用を可能にします。 我々は、Structured Entity extractを導入し、Adroximate Entity Set OverlaPメトリックを提案し、この分野にコントリビュートします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.281701191329
• License:
• Abstract: Recent advances in machine learning have significantly impacted the field of information extraction, with Language Models (LMs) 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 and proposing the Approximate Entity Set OverlaP (AESOP) metric, designed to appropriately assess model performance. Later, we introduce a new Multistage Structured Entity Extraction (MuSEE) model that harnesses the power of LMs 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. Our source code and datasets are available at https://github.com/microsoft/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、言語モデル(LM)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、Structured Entity extract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(Adroximate Entity Set OverlaP)メトリックを提案し、この分野に貢献する。 その後,マルチステージ構造化エンティティ抽出(MuSEE)モデルを導入し,抽出タスクを複数のステージに分解することで,LMのパワーを有効・効率的に活用する。 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。 ソースコードとデータセットはhttps://github.com/microsoft/Structured-Entity-Extraction.comで公開されています。

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