論文の概要: Rethinking Negative Instances for Generative Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16602v2
• Date: Wed, 19 Jun 2024 03:16:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 05:09:24.211643
• Title: Rethinking Negative Instances for Generative Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: 生成的名前付きエンティティ認識のための負のインスタンスの再考
• Authors: Yuyang Ding, Juntao Li, Pinzheng Wang, Zecheng Tang, Bowen Yan, Min Zhang,
• Abstract要約: GNERはジェネレーティブNERシステムであり、見えないエンティティドメイン間でゼロショットのパフォーマンスが改善されている。 本稿では,非構造的予測を構造化エンティティに変換するために最適化したLCSマッチングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.471319308957035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities for generalizing in unseen tasks. In the Named Entity Recognition (NER) task, recent advancements have seen the remarkable improvement of LLMs in a broad range of entity domains via instruction tuning, by adopting entity-centric schema. In this work, we explore the potential enhancement of the existing methods by incorporating negative instances into training. Our experiments reveal that negative instances contribute to remarkable improvements by (1) introducing contextual information, and (2) clearly delineating label boundaries. Furthermore, we introduce an efficient longest common subsequence (LCS) matching algorithm, which is tailored to transform unstructured predictions into structured entities. By integrating these components, we present GNER, a Generative NER system that shows improved zero-shot performance across unseen entity domains. Our comprehensive evaluation illustrates our system's superiority, surpassing state-of-the-art (SoTA) methods by 9 $F_1$ score in zero-shot evaluation.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、目に見えないタスクを一般化する印象的な能力を示している。 Named Entity Recognition (NER) タスクでは、近年の進歩により、エンティティ中心スキーマを採用することで、命令チューニングによる幅広いエンティティドメインにおけるLLMの顕著な改善が見られた。 本研究では, 負のインスタンスをトレーニングに組み込むことにより, 既存の手法の潜在的な拡張について検討する。 実験の結果,(1)文脈情報の導入,(2)ラベル境界の明確化によって,負のインスタンスが顕著な改善に寄与していることが判明した。 さらに,非構造的予測を構造化エンティティに変換するように最適化したLCSマッチングアルゴリズムを導入する。 これらのコンポーネントを統合することで、未知のエンティティドメイン間でゼロショット性能が改善されたジェネレーティブNERシステムであるGNERを提案する。 総合評価では、ゼロショット評価において、最先端(SoTA)メソッドを9ドルF_1$スコアで上回り、システムの優位性を示している。

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