論文の概要: Discourse-Aware In-Context Learning for Temporal Expression Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07775v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 14:13:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 13:40:16.793208
• Title: Discourse-Aware In-Context Learning for Temporal Expression Normalization
• Title（参考訳）: 時間的表現正規化のための談話型インコンテキスト学習
• Authors: Akash Kumar Gautam, Lukas Lange, Jannik Strötgen,
• Abstract要約: 本研究では、TE正規化のためのプロプライエタリおよびオープンソースの大規模言語モデル(LLM)の実現可能性について検討する。 ウィンドウベースのプロンプト設計アプローチを用いることで、モデルを訓練することなくLLM知識を活用しながら、文間でTE正規化を行うことができる。 この課題のために設計されたモデルに対する競争結果を示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.621550020607368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal expression (TE) normalization is a well-studied problem. However, the predominately used rule-based systems are highly restricted to specific settings, and upcoming machine learning approaches suffer from a lack of labeled data. In this work, we explore the feasibility of proprietary and open-source large language models (LLMs) for TE normalization using in-context learning to inject task, document, and example information into the model. We explore various sample selection strategies to retrieve the most relevant set of examples. By using a window-based prompt design approach, we can perform TE normalization across sentences, while leveraging the LLM knowledge without training the model. Our experiments show competitive results to models designed for this task. In particular, our method achieves large performance improvements for non-standard settings by dynamically including relevant examples during inference.
• Abstract（参考訳）: 時間的表現(TE)正規化はよく研究されている問題である。 しかし、主に使用されるルールベースのシステムは特定の設定に非常に制限されており、次の機械学習アプローチはラベル付きデータの欠如に悩まされる。 本研究では,TE正規化のためのプロプライエタリかつオープンソースな大規模言語モデル (LLM) の実現可能性について検討する。 サンプル選択戦略を探索し、最も関連性の高いサンプル群を検索する。 ウィンドウベースのプロンプト設計アプローチを用いることで、モデルを訓練することなくLLM知識を活用しながら、文間でTE正規化を行うことができる。 我々の実験は、このタスクのために設計されたモデルに対して、競争結果を示す。 特に,提案手法は,推論中の関連事例を動的に含むことにより,非標準設定に対する大幅な性能向上を実現する。

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