論文の概要: llmNER: (Zero|Few)-Shot Named Entity Recognition, Exploiting the Power of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04528v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 22:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 17:57:38.787536
• Title: llmNER: (Zero|Few)-Shot Named Entity Recognition, Exploiting the Power of Large Language Models
• Title（参考訳）: llmNER: (Zero|Few)-Shot Named Entity Recognition, Exploiting the Power of Large Language Models
• Authors: Fabián Villena, Luis Miranda, Claudio Aracena,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたゼロショットおよび少数ショットNERを実装するPythonライブラリであるllmNERについて述べる。 llmNERはプロンプトを作成し、モデルをクエリし、LLMによって返される完了を解析することができる。 ライブラリの柔軟性を示すため、2つのNERタスクでソフトウェアを検証しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1196013962698619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) allow us to generate high-quality human-like text. One interesting task in natural language processing (NLP) is named entity recognition (NER), which seeks to detect mentions of relevant information in documents. This paper presents llmNER, a Python library for implementing zero-shot and few-shot NER with LLMs; by providing an easy-to-use interface, llmNER can compose prompts, query the model, and parse the completion returned by the LLM. Also, the library enables the user to perform prompt engineering efficiently by providing a simple interface to test multiple variables. We validated our software on two NER tasks to show the library's flexibility. llmNER aims to push the boundaries of in-context learning research by removing the barrier of the prompting and parsing steps.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)により、高品質な人間的なテキストを生成することができる。 自然言語処理(NLP)における興味深い課題の一つにエンティティ認識(NER)がある。 本稿では,LLMでゼロショットと少数ショットのNERを実装するPythonライブラリであるllmNERについて述べる。 また、複数の変数をテストするためのシンプルなインターフェースを提供することで、ユーザはプロンプトエンジニアリングを効率的に行うことができる。 ライブラリの柔軟性を示すため、2つのNERタスクでソフトウェアを検証しました。 llmNERは、プロンプトとパースステップの障壁を取り除くことで、コンテキスト内学習研究の境界を推し進めることを目的としている。

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