論文の概要: Improving Recall of Large Language Models: A Model Collaboration Approach for Relational Triple Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09593v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 09:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 13:38:59.029565
• Title: Improving Recall of Large Language Models: A Model Collaboration Approach for Relational Triple Extraction
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのリコール改善:関係3重抽出のためのモデル協調手法
• Authors: Zepeng Ding, Wenhao Huang, Jiaqing Liang, Deqing Yang, Yanghua Xiao,
• Abstract要約: 長い文から三重項の集合を出力する関係三重抽出は、知識獲得において重要な役割を果たす。 大規模な言語モデルでは、適切な命令が与えられた場合、簡単な文から数ショットの学習や微調整によってトリプルを正確に抽出することができる。 本稿では,大規模言語モデルと小さなモデルを統合した評価フィルタリングフレームワークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.716502690026026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Relation triple extraction, which outputs a set of triples from long sentences, plays a vital role in knowledge acquisition. Large language models can accurately extract triples from simple sentences through few-shot learning or fine-tuning when given appropriate instructions. However, they often miss out when extracting from complex sentences. In this paper, we design an evaluation-filtering framework that integrates large language models with small models for relational triple extraction tasks. The framework includes an evaluation model that can extract related entity pairs with high precision. We propose a simple labeling principle and a deep neural network to build the model, embedding the outputs as prompts into the extraction process of the large model. We conduct extensive experiments to demonstrate that the proposed method can assist large language models in obtaining more accurate extraction results, especially from complex sentences containing multiple relational triples. Our evaluation model can also be embedded into traditional extraction models to enhance their extraction precision from complex sentences.
• Abstract（参考訳）: 長い文から三重項の集合を出力する関係三重抽出は、知識獲得において重要な役割を果たす。 大規模な言語モデルでは、適切な命令が与えられた場合、簡単な文から数ショットの学習や微調整によってトリプルを正確に抽出することができる。 しかし、複雑な文から抽出する際、しばしば見逃される。 本稿では,大規模言語モデルと小さなモデルを統合した評価フィルタリングフレームワークを設計する。 このフレームワークは、関連エンティティペアを高精度に抽出できる評価モデルを含む。 モデル構築のための単純なラベル付け原理とディープニューラルネットワークを提案し,大モデル抽出プロセスにインプットとして出力を埋め込む。 提案手法は大規模言語モデルにおいて,特に複数の関係三重項を含む複雑な文から,より正確な抽出結果を得るのに有効であることを示すために,広範な実験を行った。 我々の評価モデルは、複雑な文からの抽出精度を高めるために、従来の抽出モデルに組み込むこともできる。

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