論文の概要: Similar Data Points Identification with LLM: A Human-in-the-loop Strategy Using Summarization and Hidden State Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04281v2
• Date: Fri, 27 Sep 2024 23:15:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:38.748228
• Title: Similar Data Points Identification with LLM: A Human-in-the-loop Strategy Using Summarization and Hidden State Insights
• Title（参考訳）: LLMを用いた類似データポイント同定:要約と隠れ状態洞察を用いたループ内人間戦略
• Authors: Xianlong Zeng, Yijing Gao, Fanghao Song, Ang Liu,
• Abstract要約: 本研究では,非自由テキスト領域にまたがる類似データ点を簡易かつ効果的に同定する手法を提案する。 我々の2段階のアプローチは、データポイントの要約と隠れ状態抽出である。 複数のデータセット上で類似したデータポイントを同定する上で,本手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6964027823688136
• License:
• Abstract: This study introduces a simple yet effective method for identifying similar data points across non-free text domains, such as tabular and image data, using Large Language Models (LLMs). Our two-step approach involves data point summarization and hidden state extraction. Initially, data is condensed via summarization using an LLM, reducing complexity and highlighting essential information in sentences. Subsequently, the summarization sentences are fed through another LLM to extract hidden states, serving as compact, feature-rich representations. This approach leverages the advanced comprehension and generative capabilities of LLMs, offering a scalable and efficient strategy for similarity identification across diverse datasets. We demonstrate the effectiveness of our method in identifying similar data points on multiple datasets. Additionally, our approach enables non-technical domain experts, such as fraud investigators or marketing operators, to quickly identify similar data points tailored to specific scenarios, demonstrating its utility in practical applications. In general, our results open new avenues for leveraging LLMs in data analysis across various domains
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いて,表や画像データなどの非自由テキスト領域間で類似したデータポイントを識別する簡易かつ効果的な手法を提案する。 我々の2段階のアプローチは、データポイントの要約と隠れ状態抽出である。 最初、データはLLMを使用して要約され、複雑さを減らし、文の本質的な情報を強調する。 その後、要約文は別のLLMを通して入力され、隠れた状態を抽出し、コンパクトで特徴豊富な表現として機能する。 このアプローチは、LLMの高度な理解と生成能力を活用し、多様なデータセット間で類似性を識別するためのスケーラブルで効率的な戦略を提供する。 複数のデータセット上で類似したデータポイントを同定する上で,本手法の有効性を示す。 さらに,本手法により,詐欺捜査員やマーケティング担当者などの非技術分野の専門家が,特定のシナリオに適した類似データポイントを迅速に特定し,実用的応用の実証を行うことができる。 概して、さまざまな領域にわたるデータ分析においてLLMを活用するための新たな道を開く。

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