論文の概要: C-ICL: Contrastive In-context Learning for Information Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11254v1
- Date: Sat, 17 Feb 2024 11:28:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 22:25:39.797817
- Title: C-ICL: Contrastive In-context Learning for Information Extraction
- Title（参考訳）: C-ICL:情報抽出のためのコントラスト型インコンテキスト学習
- Authors: Ying Mo, Jian Yang, Jiahao Liu, Shun Zhang, Jingang Wang, Zhoujun Li
- Abstract要約: c-ICLは、正しいサンプル構築と間違ったサンプル構築の両方を活用して、コンテキスト内学習のデモを作成する、新しい数ショット技術である。
各種データセットに対する実験により,c-ICLは従来の数発のインコンテキスト学習法よりも優れていたことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.08005184704089
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, there has been increasing interest in exploring the capabilities of
advanced large language models (LLMs) in the field of information extraction
(IE), specifically focusing on tasks related to named entity recognition (NER)
and relation extraction (RE). Although researchers are exploring the use of
few-shot information extraction through in-context learning with LLMs, they
tend to focus only on using correct or positive examples for demonstration,
neglecting the potential value of incorporating incorrect or negative examples
into the learning process. In this paper, we present c-ICL, a novel few-shot
technique that leverages both correct and incorrect sample constructions to
create in-context learning demonstrations. This approach enhances the ability
of LLMs to extract entities and relations by utilizing prompts that incorporate
not only the positive samples but also the reasoning behind them. This method
allows for the identification and correction of potential interface errors.
Specifically, our proposed method taps into the inherent contextual information
and valuable information in hard negative samples and the nearest positive
neighbors to the test and then applies the in-context learning demonstrations
based on LLMs. Our experiments on various datasets indicate that c-ICL
outperforms previous few-shot in-context learning methods, delivering
substantial enhancements in performance across a broad spectrum of related
tasks. These improvements are noteworthy, showcasing the versatility of our
approach in miscellaneous scenarios.
- Abstract（参考訳）: 近年、情報抽出(IE)分野において、名前付きエンティティ認識(NER)や関係抽出(RE)に関連するタスクに特化して、先進的な大規模言語モデル(LLM)の能力を探ることへの関心が高まっている。
llmsを用いたコンテキスト内学習を通じて,少数の情報抽出の利用を検討している研究者は多いが,実演の正しい例や肯定的な例のみに注目する傾向にあり,学習プロセスに不正確な例や否定的な例を取り込む潜在的な価値を無視する傾向がある。
本稿では, 正しいサンプル構成と不正確なサンプル構成を併用して, 文脈内学習のデモを作成する, 新規な複数ショット技術であるc-ICLを提案する。
このアプローチは、ポジティブなサンプルだけでなく、背後にある推論を含むプロンプトを利用することで、エンティティとリレーションを抽出できるllmの能力を高める。
この方法は、潜在的なインターフェースエラーの識別と修正を可能にする。
特に,本提案手法では,硬い負のサンプルと最寄りの正の近傍の固有文脈情報と貴重な情報をテストに適用し,llmsに基づく文脈内学習デモを適用した。
各種データセットに対する実験により、c-ICLは従来の数発のコンテキスト内学習法より優れており、関連するタスクの幅広い範囲で性能が大幅に向上していることが示された。
これらの改善は注目に値するもので、さまざまなシナリオにおける我々のアプローチの汎用性を示している。
関連論文リスト
- Evaluating Linguistic Capabilities of Multimodal LLMs in the Lens of Few-Shot Learning [15.919493497867567]
本研究では,VALSEベンチマークを用いたマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の性能評価を目的とした。
我々は,モデルサイズや事前学習データセットの異なる最先端MLLMの包括的評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T11:26:47Z) - How Does the Textual Information Affect the Retrieval of Multimodal In-Context Learning? [11.374310255084753]
本稿では,マルチモーダル・イン・コンテクスト学習効率を向上させるニューラルネットワークを用いたMLLM-Retriever MSIERを提案する。
このアプローチは3つの異なるタスクにわたる広範なテストを通じて検証され、メソッドの有効性が実証される。
この探索は、マルチモーダルデータの戦略的利用を通じてMLLMにおける洗練された文脈内学習の可能性を強調し、今後の進歩の道を開くものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-19T13:05:37Z) - Does In-Context Learning Really Learn? Rethinking How Large Language Models Respond and Solve Tasks via In-Context Learning [41.606494950216764]
In-context Learning (ICL)は、スケールアップされた大規模言語モデル(LLM)の開発と共に強力な能力として登場した。
本稿では,ICLの全体的な性能をラベル空間,フォーマット,識別の3次元に分解する。
ICLはラベル空間とフォーマットを制御し,所望のラベル語にLLMが反応するのに役立つことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T08:20:10Z) - Uncertainty Quantification for In-Context Learning of Large Language Models [52.891205009620364]
大規模言語モデル(LLM)の画期的な能力として、文脈内学習が登場している。
両タイプの不確かさを定量化するための新しい定式化法とそれに対応する推定法を提案する。
提案手法は、プラグイン・アンド・プレイ方式でコンテキスト内学習の予測を理解するための教師なしの方法を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:46:24Z) - IERL: Interpretable Ensemble Representation Learning -- Combining
CrowdSourced Knowledge and Distributed Semantic Representations [11.008412414253662]
大言語モデル(LLM)は、単語の意味を分散意味論の形でエンコードする。
近年の研究では、LLMは意図しない、一貫性のない、あるいは間違ったテキストを出力として生成する傾向があることが示されている。
本稿では,LLMとクラウドソースの知識表現を体系的に組み合わせた新しいアンサンブル学習手法であるInterpretable Ensemble Representation Learning (IERL)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-24T05:02:34Z) - Large Language Models Can be Lazy Learners: Analyze Shortcuts in
In-Context Learning [28.162661418161466]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、コンテキスト内学習に大きな可能性を示している。
本稿では,ショートカットやプロンプト内のスプリアス相関に対するLDMsの依存度について検討する。
より大規模なモデルでは、推論中にプロンプトでショートカットを利用する可能性が高くなるという驚くべき発見が明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T20:56:30Z) - Active Learning Principles for In-Context Learning with Large Language
Models [65.09970281795769]
本稿では,アクティブ・ラーニング・アルゴリズムが,文脈内学習における効果的な実演選択手法としてどのように機能するかを検討する。
ALによる文脈内サンプル選択は,不確実性の低い高品質な事例を優先し,試験例と類似性を有することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:16:04Z) - Iterative Forward Tuning Boosts In-Context Learning in Language Models [88.25013390669845]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)における文脈内学習を促進する新しい2段階フレームワークを提案する。
具体的には、当社のフレームワークでは、ICLプロセスをDeep-ThinkingとTest Stageの2つの別々のステージに分類しています。
ディープシンキング段階にはユニークな注意機構、すなわち反復的な注意強化機構が組み込まれており、複数の情報の蓄積を可能にしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T13:18:17Z) - ICL-D3IE: In-Context Learning with Diverse Demonstrations Updating for
Document Information Extraction [56.790794611002106]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて、文脈内学習による顕著な結果を示している。
ICL-D3IEと呼ばれるシンプルだが効果的なテキスト内学習フレームワークを提案する。
具体的には、ハードトレーニング文書から最も困難で独特なセグメントをハードデモとして抽出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-09T06:24:50Z) - Combining Feature and Instance Attribution to Detect Artifacts [62.63504976810927]
トレーニングデータアーティファクトの識別を容易にする手法を提案する。
提案手法は,トレーニングデータのアーティファクトの発見に有効であることを示す。
我々は,これらの手法が実際にNLP研究者にとって有用かどうかを評価するために,小規模なユーザスタディを実施している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-01T09:26:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。