Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graphical Reasoning: LLM-based Semi-Open Relation Extraction

論文の概要: Graphical Reasoning: LLM-based Semi-Open Relation Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00216v1
Date: Tue, 30 Apr 2024 21:41:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-02 16:56:48.468270
Title: Graphical Reasoning: LLM-based Semi-Open Relation Extraction
Title（参考訳）: グラフィカル推論:LLMに基づくセミオープン関係抽出
Authors: Yicheng Tao, Yiqun Wang, Longju Bai,
Abstract要約: GPT-3.5でテキスト内学習を活用すれば,抽出プロセスが大幅に向上することを示す。本稿では,関係抽出を逐次的なサブタスクに分解する新しい図式推論手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2586315449885106
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a comprehensive exploration of relation extraction utilizing advanced language models, specifically Chain of Thought (CoT) and Graphical Reasoning (GRE) techniques. We demonstrate how leveraging in-context learning with GPT-3.5 can significantly enhance the extraction process, particularly through detailed example-based reasoning. Additionally, we introduce a novel graphical reasoning approach that dissects relation extraction into sequential sub-tasks, improving precision and adaptability in processing complex relational data. Our experiments, conducted on multiple datasets, including manually annotated data, show considerable improvements in performance metrics, underscoring the effectiveness of our methodologies.
Abstract（参考訳）: 本稿では,高度な言語モデル,特にCoT(Chain of Thought)とGRE(Graphical Reasoning)技術を用いた関係抽出の包括的探索について述べる。 GPT-3.5による文脈内学習の活用が,特に詳細な例に基づく推論を通じて抽出過程を大幅に向上させることを示す。さらに、逐次的なサブタスクへの関係抽出を識別し、複雑な関係データの処理における精度と適応性を向上する、新しいグラフィカル推論手法を導入する。手動でアノテートしたデータを含む複数のデータセットで実施した本実験は,性能指標の大幅な改善を示し,方法論の有効性を裏付けるものである。

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