論文の概要: An Empirical Study on Information Extraction using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00369v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 03:50:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 15:08:42.491183
• Title: An Empirical Study on Information Extraction using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた情報抽出に関する実証的研究
• Authors: Ridong Han, Chaohao Yang, Tao Peng, Prayag Tiwari, Xiang Wan, Lu Liu, Benyou Wang,
• Abstract要約: 人間に似た大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)関連タスクに非常に役立つことが証明されている。 本稿では,GPT-4の情報抽出能力に対する一連の単純なプロンプトベース手法の効果について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.090082785047855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human-like large language models (LLMs), especially the most powerful and popular ones in OpenAI's GPT family, have proven to be very helpful for many natural language processing (NLP) related tasks. Therefore, various attempts have been made to apply LLMs to information extraction (IE), which is a fundamental NLP task that involves extracting information from unstructured plain text. To demonstrate the latest representative progress in LLMs' information extraction ability, we assess the information extraction ability of GPT-4 (the latest version of GPT at the time of writing this paper) from four perspectives: Performance, Evaluation Criteria, Robustness, and Error Types. Our results suggest a visible performance gap between GPT-4 and state-of-the-art (SOTA) IE methods. To alleviate this problem, considering the LLMs' human-like characteristics, we propose and analyze the effects of a series of simple prompt-based methods, which can be generalized to other LLMs and NLP tasks. Rich experiments show our methods' effectiveness and some of their remaining issues in improving GPT-4's information extraction ability.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンライクな大規模言語モデル(LLM)、特にOpenAIのGPTファミリーで最も強力で人気のあるモデルは、多くの自然言語処理(NLP)関連タスクに非常に役立つことが証明されている。 そのため、構造化されていない平文から情報を抽出する基本的NLPタスクである情報抽出(IE)にLLMを適用する様々な試みがなされている。 LLMの情報抽出能力の最新の進歩を示すために,評価基準,ロバスト性,エラータイプという4つの視点から,GPT-4(この記事執筆時のGPTの最新版)の情報抽出能力を評価する。 この結果から, GPT-4 と State-of-the-art (SOTA) IE メソッドの間には, 可視的な性能差があることが示唆された。 この問題を軽減するために、LLMの人間的な特徴を考慮し、他のLLMやNLPタスクに一般化可能な一連の単純なプロンプトベースの手法の効果を提案、分析する。 GPT-4の情報抽出能力の向上に向け,本手法の有効性と今後の課題について検討した。

関連論文リスト

• C-ICL: Contrastive In-context Learning for Information Extraction [54.39470114243744]
  c-ICLは、正しいサンプル構築と間違ったサンプル構築の両方を活用して、コンテキスト内学習のデモを作成する、新しい数ショット技術である。 各種データセットに対する実験により,c-ICLは従来の数発のインコンテキスト学習法よりも優れていたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T11:28:08Z)
• Mastering the Task of Open Information Extraction with Large Language Models and Consistent Reasoning Environment [52.592199835286394]
  オープン情報抽出(OIE)は、自然文から客観的な構造化された知識を抽出することを目的としている。 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト内学習能力に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T17:11:42Z)
• The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision) [121.42924593374127]
  我々は,最新のモデルであるGPT-4Vを分析し,LMMの理解を深める。 GPT-4Vは、任意にインターリーブされたマルチモーダル入力を処理するという前例のない能力により、強力なマルチモーダルジェネラリストシステムとなっている。 GPT-4Vの、入力画像に描かれた視覚マーカーを理解するユニークな能力は、新しい人間とコンピュータの相互作用方法をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:34:51Z)
• Efficient Finetuning Large Language Models For Vietnamese Chatbot [1.2075778142867704]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクにおいて顕著な性能を発揮することが示されている。 Alpaca、GPT4All、Chat-Doctorなど、オープンソースの大規模インストラクションフォローデータセットを活用しています。 我々は,低ランク適応(LoRA)によるパラメータ効率チューニングを2つのオープンLLM上で行い,その結果,Bloomz-Chat,Bloomz-Doctor,GPTJ-Chat,GPTJ-Doctorの4つのモデルを得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-09T00:11:53Z)
• Large Language Models as Data Preprocessors [10.914067455923847]
  OpenAIのGPTシリーズとMetaのLLaMAに代表されるLarge Language Models (LLMs)は、人工知能において大きな進歩を遂げている。 この研究は、LLMの応用を拡大し、データ前処理におけるその可能性を探る。 我々は,最先端のプロンプト技術を統合したデータ前処理のためのLLMベースのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T23:28:43Z)
• Metacognitive Prompting Improves Understanding in Large Language Models [12.112914393948415]
  メタ認知プロンプト(MP)は,人間の内省的推論プロセスにインスパイアされた戦略である。 我々は10の自然言語理解(NLU)データセットにまたがる4つの先行するLarge Language Model(LLM)の実験を行った。 MPは、一般的なNLUタスクとドメイン固有のNLUタスクの両方において、既存のプロンプトメソッドを一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T05:10:17Z)
• Aligning Large Language Models with Human: A Survey [53.6014921995006]
  広範囲なテキストコーパスで訓練されたLarge Language Models (LLM) は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクの先導的なソリューションとして登場した。 その顕著な性能にもかかわらず、これらのモデルは、人間の指示を誤解したり、偏見のあるコンテンツを生成したり、事実的に誤った情報を生成するといった、ある種の制限を受ける傾向にある。 本調査では,これらのアライメント技術の概要について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T17:44:58Z)
• LLMs for Knowledge Graph Construction and Reasoning: Recent Capabilities and Future Opportunities [66.36633042421387]
  知識グラフ(KG)の構築と推論のための大規模言語モデル(LLM)の評価。 我々は,LLMと外部ソースを用いたマルチエージェントベースのアプローチであるAutoKGを提案し,KGの構築と推論を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T15:56:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。