論文の概要: Grasping the Essentials: Tailoring Large Language Models for Zero-Shot Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11142v1
• Date: Sat, 17 Feb 2024 00:20:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 22:58:54.474669
• Title: Grasping the Essentials: Tailoring Large Language Models for Zero-Shot Relation Extraction
• Title（参考訳）: 本質の把握:ゼロショット関係抽出のための大規模言語モデルの調整
• Authors: Sizhe Zhou, Yu Meng, Bowen Jin, Jiawei Han
• Abstract要約: 関係抽出(RE)は、テキストで言及されたエンティティ間の意味的関係を識別することを目的としている。 標的関係のセマンティクスを理解するために、不完全で偏見のある監視を提供するような学習設定はほとんどない。 本稿では、自然言語で表現された関係定義のみを用いてREモデルを訓練するゼロショットRE設定について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.627683488532234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Relation extraction (RE), a crucial task in NLP, aims to identify semantic relationships between entities mentioned in texts. Despite significant advancements in this field, existing models typically rely on extensive annotated data for training, which can be both costly and time-consuming to acquire. Moreover, these models often struggle to adapt to new or unseen relationships. In contrast, few-shot learning settings, which aim to reduce annotation requirements, may offer incomplete and biased supervision for understanding target relation semantics, leading to degraded and unstable performance. To provide the model with accurate and explicit descriptions of the relations types and meanwhile minimize the annotation requirements, we study the definition only zero-shot RE setting where only relation definitions expressed in natural language are used to train a RE model. Motivated by the strong synthetic data generation power of LLMs, we propose a framework REPaL which consists of three stages: (1) We utilize LLMs to generate initial seed instances based on relation definitions and an unlabeled corpora. (2) We fine-tune a bidirectional Small Language Model (SLM) using these initial seeds to learn the relations for the target domain. (3) We enhance pattern coverage and mitigate bias resulting from the limited number of initial seeds by incorporating feedback acquired from SLM's predictions on unlabeled corpora. To accomplish this, we leverage the multi-turn conversation ability of LLMs to generate new instances in follow-up dialogues. Experiments on two datasets show REPaL achieves better zero-shot performance with large margins over baseline methods.
• Abstract（参考訳）: NLPにおける重要なタスクである関係抽出(RE)は、テキストに言及されたエンティティ間の意味的関係を特定することを目的としている。 この分野での大きな進歩にもかかわらず、既存のモデルは通常、トレーニングのための広範囲な注釈付きデータに依存している。 さらに、これらのモデルは、しばしば新しい、または見えない関係に適応するのに苦労する。 対照的に、アノテーションの要求を減らし、ターゲット関係のセマンティクスを理解するために、不完全で偏りのある監視を提供する少数ショットの学習設定は、劣化し不安定なパフォーマンスをもたらす。 関係型の正確かつ明示的な記述とアノテーション要件の最小化を目的として,自然言語で表現された関係定義のみを用いてREモデルを訓練するゼロショットRE設定について検討した。 本研究では, LLMの強力な合成データ生成能力に触発されたフレームワークREPaLを提案する。(1) LLMを用いて, 関係定義と未ラベルコーパスに基づく初期シードインスタンスを生成する。 2) 対象領域との関係を学習するために,これらの初期種を用いた双方向小言語モデル(SLM)を微調整する。 (3)SLMの未ラベルコーパスに対する予測から得られたフィードバックを取り入れることで,初期種子の限られた数から生じるパターンカバレッジとバイアスを軽減する。 これを実現するために、LLMのマルチターン会話機能を活用し、フォローアップ対話で新しいインスタンスを生成する。 2つのデータセットの実験では、REPaLはベースラインメソッドよりも大きなマージンでゼロショットのパフォーマンスが向上している。

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