Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Unified Taxonomy-Guided Instruction Tuning Framework for Entity Set Expansion and Taxonomy Expansion

論文の概要: A Unified Taxonomy-Guided Instruction Tuning Framework for Entity Set Expansion and Taxonomy Expansion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13405v4
Date: Thu, 15 Aug 2024 00:24:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-16 18:53:22.300835
Title: A Unified Taxonomy-Guided Instruction Tuning Framework for Entity Set Expansion and Taxonomy Expansion
Title（参考訳）: 統合分類学指導によるエンティティ・セット・拡張と分類学・拡張のための授業・チューニング・フレームワーク
Authors: Yanzhen Shen, Yu Zhang, Yunyi Zhang, Jiawei Han,
Abstract要約: 我々は、エンティティセットの拡大、分類拡張、種誘導分類構築に必要な2つの共通スキルを識別する:「兄弟」の発見と「親」の発見である。そこで本研究では,大規模言語モデルを用いてクエリエンティティの兄弟と親を生成するための分類誘導型指導チューニングフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.700682888513946
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Entity set expansion, taxonomy expansion, and seed-guided taxonomy construction are three representative tasks that can be applied to automatically populate an existing taxonomy with emerging concepts. Previous studies view them as three separate tasks. Therefore, their proposed techniques usually work for one specific task only, lacking generalizability and a holistic perspective. In this paper, we aim at a unified solution to the three tasks. To be specific, we identify two common skills needed for entity set expansion, taxonomy expansion, and seed-guided taxonomy construction: finding "siblings" and finding "parents". We propose a taxonomy-guided instruction tuning framework to teach a large language model to generate siblings and parents for query entities, where the joint pre-training process facilitates the mutual enhancement of the two skills. Extensive experiments on multiple benchmark datasets demonstrate the efficacy of our proposed TaxoInstruct framework, which outperforms task-specific baselines across all three tasks.
Abstract（参考訳）: エンティティセットの拡大、分類学の拡張、およびシード誘導型分類学構築は、既存の分類学を新しい概念で自動的に一般化するために適用可能な3つの代表的なタスクである。以前の研究ではこれらを3つの異なるタスクと見なしていた。したがって、それらの手法は一般に1つの特定のタスクに対してのみ機能し、一般化性や全体論的な視点が欠如している。本稿では,3つの課題を統一的に解決することを目的とする。具体的には,「兄弟」の発見と「親」の発見という,エンティティセットの拡大,分類拡張,種誘導型分類構築に必要な2つの共通スキルを明らかにした。本稿では,2つのスキルの相互強化を促進する共同事前学習プロセスにおいて,大規模言語モデルを用いてクエリエンティティの兄弟と両親を生成するための分類誘導型指導訓練フレームワークを提案する。複数のベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、提案したTaxoInstructフレームワークの有効性を示している。

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