論文の概要: AutoRE: Document-Level Relation Extraction with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14888v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 23:48:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 18:57:02.146121
• Title: AutoRE: Document-Level Relation Extraction with Large Language Models
• Title（参考訳）: AutoRE:大規模言語モデルを用いた文書レベル関係抽出
• Authors: Xue Lilong, Zhang Dan, Dong Yuxiao, Tang Jie,
• Abstract要約: 我々は、RHF(Relation-Head-Facts)という新しいRE抽出パラダイムを採用した、エンド・ツー・エンドのDocREモデルであるAutoREを紹介する。 既存のアプローチとは異なり、AutoREは既知の関係オプションの仮定に依存しておらず、現実のシナリオをより反映している。 RE-DocREDデータセットの実験では、AutoREの最高のパフォーマンスを示し、最先端の結果が得られました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2463797806610204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional abilities in comprehending and generating text, motivating numerous researchers to utilize them for Information Extraction (IE) purposes, including Relation Extraction (RE). Nonetheless, most existing methods are predominantly designed for Sentence-level Relation Extraction (SentRE) tasks, which typically encompass a restricted set of relations and triplet facts within a single sentence. Furthermore, certain approaches resort to treating relations as candidate choices integrated into prompt templates, leading to inefficient processing and suboptimal performance when tackling Document-Level Relation Extraction (DocRE) tasks, which entail handling multiple relations and triplet facts distributed across a given document, posing distinct challenges. To overcome these limitations, we introduce AutoRE, an end-to-end DocRE model that adopts a novel RE extraction paradigm named RHF (Relation-Head-Facts). Unlike existing approaches, AutoRE does not rely on the assumption of known relation options, making it more reflective of real-world scenarios. Additionally, we have developed an easily extensible RE framework using a Parameters Efficient Fine Tuning (PEFT) algorithm (QLoRA). Our experiments on the RE-DocRED dataset showcase AutoRE's best performance, achieving state-of-the-art results, surpassing TAG by 10.03% and 9.03% respectively on the dev and test set.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストの理解と生成において例外的な能力を示しており、関係抽出(RE)を含む情報抽出(IE)の目的のために多くの研究者がそれらを利用する動機となっている。 しかしながら、既存のほとんどの手法は文レベルの関係抽出(SentRE)タスクのために設計されている。 さらに、いくつかのアプローチでは、関係をプロンプトテンプレートに統合した候補選択として扱うことで、ドキュメント・レベル関係抽出(DocRE)タスクに対処する際の非効率な処理と準最適性能を実現している。 これらの制限を克服するために、RHF(Relation-Head-Facts)という新しいRE抽出パラダイムを採用した、エンドツーエンドのDocREモデルであるAutoREを紹介する。 既存のアプローチとは異なり、AutoREは既知の関係オプションの仮定に依存しておらず、現実のシナリオをより反映している。 さらに,パラメータ・エフェクト・ファイン・チューニング(PEFT)アルゴリズム(QLoRA)を用いて,容易に拡張可能なREフレームワークを開発した。 RE-DocREDデータセットの実験では、AutoREの最高のパフォーマンスを示し、最先端の結果を達成し、それぞれ開発セットとテストセットでTAGを10.03%、テストセットを9.03%上回った。

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