論文の概要: GPT-3 Powered Information Extraction for Building Robust Knowledge Bases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04641v1
- Date: Wed, 31 Jul 2024 14:59:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 04:27:34.315353
- Title: GPT-3 Powered Information Extraction for Building Robust Knowledge Bases
- Title（参考訳）: GPT-3 ロバスト知識ベース構築のためのパワード情報抽出(GPT-3.情報ネットワーク,一般セッション)
- Authors: Ritabrata Roy Choudhury, Soumik Dey,
- Abstract要約: 本研究は,最新の言語モデルであるGPT-3を用いて,知識ベース開発のための新しい情報抽出手法を提供する。
提案手法の性能を評価するため,多様な分野から大量のテキストを抽出する実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work uses the state-of-the-art language model GPT-3 to offer a novel method of information extraction for knowledge base development. The suggested method attempts to solve the difficulties associated with obtaining relevant entities and relationships from unstructured text in order to extract structured information. We conduct experiments on a huge corpus of text from diverse fields to assess the performance of our suggested technique. The evaluation measures, which are frequently employed in information extraction tasks, include precision, recall, and F1-score. The findings demonstrate that GPT-3 can be used to efficiently and accurately extract pertinent and correct information from text, hence increasing the precision and productivity of knowledge base creation. We also assess how well our suggested approach performs in comparison to the most advanced information extraction techniques already in use. The findings show that by utilizing only a small number of instances in in-context learning, our suggested strategy yields competitive outcomes with notable savings in terms of data annotation and engineering expense. Additionally, we use our proposed method to retrieve Biomedical information, demonstrating its practicality in a real-world setting. All things considered, our suggested method offers a viable way to overcome the difficulties involved in obtaining structured data from unstructured text in order to create knowledge bases. It can greatly increase the precision and effectiveness of information extraction, which is necessary for many applications including chatbots, recommendation engines, and question-answering systems.
- Abstract（参考訳）: この研究は、最先端言語モデルGPT-3を用いて、知識ベース開発のための新しい情報抽出方法を提供する。
提案手法は,構造化された情報を抽出するために,構造化されていないテキストから関連エンティティや関連性を得る際の課題を解決する。
提案手法の性能を評価するため,多様な分野から大量のテキストを抽出する実験を行った。
情報抽出タスクに頻繁に使用される評価尺度には、精度、リコール、F1スコアが含まれる。
その結果, GPT-3はテキストから関連する情報や正しい情報を効率的に抽出し, 知識ベース作成の精度と生産性を高めることができることがわかった。
また、提案手法が既に使われている最も先進的な情報抽出手法と比較して、いかに優れているかを評価する。
提案手法は,テキスト内学習において少数の事例のみを活用することで,データアノテーションや工学的費用の面で顕著な節約を図り,競争力のある結果をもたらすことを示す。
さらに,提案手法を用いてバイオメディカル情報を検索し,実環境においてその実用性を実証する。
提案手法は,構造化されていないテキストから構造化データを取得する際の難しさを克服し,知識ベースを構築するための有効な方法である。
チャットボット、レコメンデーションエンジン、質問応答システムを含む多くのアプリケーションで必要とされる情報抽出の精度と効率を大幅に向上させることができる。
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