論文の概要: AgentRE: An Agent-Based Framework for Navigating Complex Information Landscapes in Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01854v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 12:53:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 01:36:22.876699
• Title: AgentRE: An Agent-Based Framework for Navigating Complex Information Landscapes in Relation Extraction
• Title（参考訳）: AgentRE:関係抽出による複雑な情報景観をナビゲートするエージェントベースフレームワーク
• Authors: Yuchen Shi, Guochao Jiang, Tian Qiu, Deqing Yang,
• Abstract要約: 複雑なシナリオにおける関係抽出(RE)は、多種多様な関係型や単一の文内のエンティティ間のあいまいな関係のような課題に直面します。 本稿では,複雑なシナリオにおいてREを実現するために,大規模言語モデルの可能性を完全に活用するエージェントベースのREフレームワークであるAgentREを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.65417796726349
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The relation extraction (RE) in complex scenarios faces challenges such as diverse relation types and ambiguous relations between entities within a single sentence, leading to the poor performance of pure "text-in, text-out" language models (LMs). To address these challenges, in this paper, we propose an agent-based RE framework, namely AgentRE, which fully leverages the potential of large language models (LLMs) including memory, retrieval and reflection, to achieve RE in complex scenarios. Specifically, three major modules are built in AgentRE serving as the tools to help the agent acquire and process various useful information, thereby obtaining improved RE performance. Our extensive experimental results upon two datasets in English and Chinese demonstrate our AgentRE's superior performance, especially in low-resource scenarios. Additionally, the trajectories generated by AgentRE can be refined to construct a high-quality training dataset incorporating different reasoning methods, which can be used to fine-tune smaller models. Code is available at https://github.com/Lightblues/AgentRE.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシナリオにおける関係抽出(RE)は、多種多様な関係型や単一の文内でのエンティティ間のあいまいな関係のような課題に直面し、純粋な"text-in, text-out"言語モデル(LM)の貧弱なパフォーマンスをもたらす。 本稿では,メモリ,検索,リフレクションを含む大規模言語モデル(LLM)の可能性をフル活用し,複雑なシナリオにおいてREを実現するためのエージェントベースのREフレームワークであるAgentREを提案する。 具体的には、3つの主要なモジュールがエージェントとしてAgentRE内に構築され、エージェントが様々な有用な情報を取得し、処理し、それによって改善されたREパフォーマンスを得るのに役立つ。 英語と中国語の2つのデータセットに対する大規模な実験結果からは、特に低リソースシナリオにおいて、AgentREの優れたパフォーマンスが示されている。 さらに、AgentREによって生成されたトラジェクトリを洗練して、より小さなモデルを微調整するために使用できる、さまざまな推論手法を取り入れた高品質なトレーニングデータセットを構築することもできる。 コードはhttps://github.com/Lightblues/AgentREで入手できる。

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