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。

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