論文の概要: IEPile: Unearthing Large-Scale Schema-Based Information Extraction Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14710v3
• Date: Sun, 26 May 2024 15:54:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 07:05:34.255387
• Title: IEPile: Unearthing Large-Scale Schema-Based Information Extraction Corpus
• Title（参考訳）: IEPile: 大規模スキーマベースの情報抽出コーパス
• Authors: Honghao Gui, Lin Yuan, Hongbin Ye, Ningyu Zhang, Mengshu Sun, Lei Liang, Huajun Chen,
• Abstract要約: IEPileは、約0.32Bのトークンを含む包括的バイリンガル(英語と中国語)IE命令コーパスである。 我々は,既存のIEデータセット33件の収集とクリーニングによってIEPileを構築し,大規模なコーパスを探索するためにスキーマベースの命令生成を導入する。 IEPileはIE向けのLLMの性能を向上し、ゼロショットの一般化を顕著に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.27122981449957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate remarkable potential across various domains; however, they exhibit a significant performance gap in Information Extraction (IE). Note that high-quality instruction data is the vital key for enhancing the specific capabilities of LLMs, while current IE datasets tend to be small in scale, fragmented, and lack standardized schema. To this end, we introduce IEPile, a comprehensive bilingual (English and Chinese) IE instruction corpus, which contains approximately 0.32B tokens. We construct IEPile by collecting and cleaning 33 existing IE datasets, and introduce schema-based instruction generation to unearth a large-scale corpus. Experimentally, IEPile enhance the performance of LLMs for IE, with notable improvements in zero-shot generalization. We open-source the resource and pre-trained models, hoping to provide valuable support to the NLP community.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域において顕著なポテンシャルを示すが、情報抽出(IE)において顕著な性能差を示す。 現在のIEデータセットは、スケールが小さく、断片化され、標準化されたスキーマが欠如している。 この目的のために、約0.32Bのトークンを含む包括的バイリンガル(英語と中国語)IE命令コーパスであるIEPileを紹介する。 我々は,既存のIEデータセット33件の収集とクリーニングによってIEPileを構築し,大規模なコーパスを探索するためにスキーマベースの命令生成を導入する。 IEPileはIE向けのLLMの性能を向上し、ゼロショットの一般化を顕著に改善した。 NLPコミュニティに貴重なサポートを提供したいと思っています。

関連論文リスト

• Enhancing SLM via ChatGPT and Dataset Augmentation [0.3844771221441211]
  我々は,大言語モデル (LLMs) と小言語モデル (SLMs) のパフォーマンスギャップを埋めるために,知識蒸留技術と合成データセット拡張を用いている。 提案手法は,情報抽出と情報推論という2種類の理性生成を伴い,ANLIデータセットを充実させる。 その結果, 合成合理化によって自然言語の理解能力が向上し, ANLIデータセット上での分類精度が1.3%, 2.3%向上することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T09:24:36Z)
• RUIE: Retrieval-based Unified Information Extraction using Large Language Model [6.788855739199981]
  統一された情報抽出は、単一のモデルまたはフレームワークを使用して全ての情報抽出タスクを完了することを目的としている。 本稿では,テキスト内学習を活用して迅速な一般化を実現するフレームワークRUIE(Retrieval-based Unified Information extract)を提案する。 8つのホールドアウトデータセットの実験結果から、未確認タスクを一般化するRUIEの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T03:20:04Z)
• Assessing the Performance of Chinese Open Source Large Language Models in Information Extraction Tasks [12.400599440431188]
  自然言語処理(NLP)における情報抽出(IE)の役割 英語IEタスクに焦点をあてた最近の実験は、LLM(Large Language Models)が最適性能を達成する上で直面する課題に光を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T08:00:40Z)
• ADELIE: Aligning Large Language Models on Information Extraction [55.60192044049083]
  大規模言語モデル(LLM)は通常、情報抽出タスクで不足する。 本稿では,様々なIEタスクを効果的に解決する協調LLMであるADELIEを紹介する。 本稿では,オープンソースモデル間でのSoTA(State-of-the-art)性能について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T12:24:52Z)
• Learning to Extract Structured Entities Using Language Models [52.281701191329]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T22:15:09Z)
• Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey [89.71273968283616]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解と生成において顕著な能力を示した。 各種IEサブタスクと技術の観点から,これらの作品を分類して概観する。 我々は,最も先進的な手法を実証的に分析し,LLMによるIEタスクの出現傾向を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T14:25:22Z)
• Benchmarking Large Language Models with Augmented Instructions for Fine-grained Information Extraction [46.09887436555637]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) に適した微細なIEベンチマークデータセットを提案する。 本研究では,エンコーダ・デコーダモデル,特にT5およびFLAN-T5の広範な評価により,未知の情報型への一般化が期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T09:41:18Z)
• Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online Job Recommendations [63.19448893196642]
  本稿では,大規模言語モデルが提供するリッチな文脈情報と意味表現を利用して行動グラフを解析する新しいフレームワークを提案する。 この機能を利用することで、個々のユーザに対してパーソナライズされた、正確なジョブレコメンデーションが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T11:29:41Z)
• PIVOINE: Instruction Tuning for Open-world Information Extraction [53.98073623222221]
  構造化されていないテキストから包括的エンティティプロファイルを抽出するオープンワールド情報抽出(オープンワールドIE)の問題を考える。 我々は,オープンワールドIEを動作させ,自然言語命令を特徴とする目的のエンティティプロファイルを抽出できる大規模言語モデル(LLM)を開発した。 特にINSTRUCTOPENWIKIは,包括的コーパス,豊富なアノテーション,多種多様な命令を満載したオープンワールドIE向け指導チューニングデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T08:52:08Z)

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。