Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unlocking Instructive In-Context Learning with Tabular Prompting for Relational Triple Extraction

論文の概要: Unlocking Instructive In-Context Learning with Tabular Prompting for Relational Triple Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13741v1
Date: Wed, 21 Feb 2024 12:12:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-22 15:29:47.334325
Title: Unlocking Instructive In-Context Learning with Tabular Prompting for Relational Triple Extraction
Title（参考訳）: リレーショナルトリプル抽出のための表型プロンプトによるインストラクティブ・イン・コンテキスト学習のアンロック
Authors: Guozheng Li, Wenjun Ke, Peng Wang, Zijie Xu, Ke Ji, Jiajun Liu, Ziyu Shang and Qiqing Luo
Abstract要約: リレーショナルトリプル抽出(RTE)のためのインコンテキスト学習(ICL)は有望な性能を達成した。既存のメソッドでは,効果的なプロンプトの設計方法と,適切なデモを選択する方法という,2つの重要な課題に対処できない。これらの問題は、RTEのICLにおける改善された性能を阻害しているため、我々は、迅速な設計とサンプル選択の課題に同時に取り組むことを目指している。提案するインテキスト学習(I$2$CL)は,大規模無ラベルサンプルにおける内部3つの意味論を考慮に入れた少数のサンプルのみを選択・注釈する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.535320024096022
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The in-context learning (ICL) for relational triple extraction (RTE) has achieved promising performance, but still encounters two key challenges: (1) how to design effective prompts and (2) how to select proper demonstrations. Existing methods, however, fail to address these challenges appropriately. On the one hand, they usually recast RTE task to text-to-text prompting formats, which is unnatural and results in a mismatch between the output format at the pre-training time and the inference time for large language models (LLMs). On the other hand, they only utilize surface natural language features and lack consideration of triple semantics in sample selection. These issues are blocking improved performance in ICL for RTE, thus we aim to tackle prompt designing and sample selection challenges simultaneously. To this end, we devise a tabular prompting for RTE (\textsc{TableIE}) which frames RTE task into a table generation task to incorporate explicit structured information into ICL, facilitating conversion of outputs to RTE structures. Then we propose instructive in-context learning (I$^2$CL) which only selects and annotates a few samples considering internal triple semantics in massive unlabeled samples.
Abstract（参考訳）: リレーショナルトリプル抽出(RTE)のための文脈内学習(ICL)は,有望な性能を達成したが,(1)効果的なプロンプトの設計方法,(2)適切な実演を選択する方法の2つの大きな課題に直面している。しかし、既存の方法はこれらの課題に適切に対処できない。一方、彼らは通常、RTEタスクをテキストからテキストへのプロンプトフォーマットにリキャストするが、これは不自然であり、トレーニング前の出力フォーマットと大きな言語モデル(LLM)の推論時間とのミスマッチをもたらす。一方,表層自然言語の特徴のみを生かし,サンプル選択における三重意味論の考慮を欠いている。これらの問題は、icl for rteのパフォーマンス向上を妨げているため、迅速な設計とサンプル選択の課題を同時に取り組もうとしています。この目的のために、RTEタスクをテーブル生成タスクにフレーム化するRTE(\textsc{TableIE})の表計算プロンプトを考案し、明示的な構造化情報をICLに組み込むことにより、出力をRTE構造に変換する。そこで本研究では,大規模未ラベルサンプルの内部3つの意味論を考慮に入れた少数のサンプルのみを選択・注釈するインストラクティブ・イン・コンテクスト学習(I$^2$CL)を提案する。

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