Fugu-MT 論文翻訳(概要): Retrieval-Augmented Generation-based Relation Extraction

論文の概要: Retrieval-Augmented Generation-based Relation Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13397v1
Date: Sat, 20 Apr 2024 14:42:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-23 19:10:11.636235
Title: Retrieval-Augmented Generation-based Relation Extraction
Title（参考訳）: 検索・拡張生成に基づく関係抽出
Authors: Sefika Efeoglu, Adrian Paschke,
Abstract要約: Retrieved-Augmented Generation-based Relation extract (RAG4RE) を提案する。本研究は,Large Language Models (LLM) を用いたRAG4RE手法の有効性を評価する。我々のRAG4REアプローチが従来のREアプローチよりも優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Information Extraction (IE) is a transformative process that converts unstructured text data into a structured format by employing entity and relation extraction (RE) methodologies. The identification of the relation between a pair of entities plays a crucial role within this framework. Despite the existence of various techniques for relation extraction, their efficacy heavily relies on access to labeled data and substantial computational resources. In addressing these challenges, Large Language Models (LLMs) emerge as promising solutions; however, they might return hallucinating responses due to their own training data. To overcome these limitations, Retrieved-Augmented Generation-based Relation Extraction (RAG4RE) in this work is proposed, offering a pathway to enhance the performance of relation extraction tasks. This work evaluated the effectiveness of our RAG4RE approach utilizing different LLMs. Through the utilization of established benchmarks, such as TACRED, TACREV, Re-TACRED, and SemEval RE datasets, our aim is to comprehensively evaluate the efficacy of our RAG4RE approach. In particularly, we leverage prominent LLMs including Flan T5, Llama2, and Mistral in our investigation. The results of our study demonstrate that our RAG4RE approach surpasses performance of traditional RE approaches based solely on LLMs, particularly evident in the TACRED dataset and its variations. Furthermore, our approach exhibits remarkable performance compared to previous RE methodologies across both TACRED and TACREV datasets, underscoring its efficacy and potential for advancing RE tasks in natural language processing.
Abstract（参考訳）: 情報抽出(IE)は、エンティティと関係抽出(RE)手法を用いて、構造化されていないテキストデータを構造化形式に変換する変換プロセスである。一対のエンティティ間の関係を識別することは、このフレームワークにおいて重要な役割を果たす。関係抽出のための様々な技術が存在するにもかかわらず、その有効性はラベル付きデータやかなりの計算資源へのアクセスに大きく依存している。これらの課題に対処する際には、LLM(Large Language Models)が有望なソリューションとして登場します。これらの制約を克服するために,本研究におけるRAG4RE(Retrieved-Augmented Generation-based Relation extract)を提案する。本研究は,異なるLLMを用いたRAG4RE手法の有効性を評価した。 TACRED, TACREV, Re-TACRED, SemEval RE データセットなどの確立したベンチマークを活用することで, RAG4RE アプローチの有効性を総合的に評価することを目的とする。特に、Flan T5、Llama2、Mistralなどの著名なLLMを活用している。我々のRAG4REアプローチは,LSMのみに基づく従来のREアプローチよりも優れており,特にTACREDデータセットとその変動は顕著である。さらに,本手法は,TACREDとTACREVの両方のデータセットにまたがる従来のRE手法と比較して,顕著な性能を示し,自然言語処理におけるREタスクの有効性と可能性を強調した。

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