論文の概要: Maximizing Relation Extraction Potential: A Data-Centric Study to Unveil Challenges and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04934v2
- Date: Mon, 25 Nov 2024 20:16:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-27 13:32:52.230430
- Title: Maximizing Relation Extraction Potential: A Data-Centric Study to Unveil Challenges and Opportunities
- Title（参考訳）: 関係抽出ポテンシャルの最大化:課題と機会の解明のためのデータ中心研究
- Authors: Anushka Swarup, Avanti Bhandarkar, Olivia P. Dizon-Paradis, Ronald Wilson, Damon L. Woodard,
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルリレーション抽出を阻害するデータ中心特性について検討する。
それは、文脈の曖昧さ、関係関係の関連、長い尾のデータ、きめ細かい関係の分布など、重要な問題を強調している。
これらの問題を緩和するための将来の方向性を示すマーカーをセットし、初心者や先進的な研究者にとって重要なリソースであることを証明している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8087810875611896
- License:
- Abstract: Relation extraction is a Natural Language Processing task that aims to extract relationships from textual data. It is a critical step for information extraction. Due to its wide-scale applicability, research in relation extraction has rapidly scaled to using highly advanced neural networks. Despite their computational superiority, modern relation extractors fail to handle complicated extraction scenarios. However, a comprehensive performance analysis of the state-of-the-art extractors that compile these challenges has been missing from the literature, and this paper aims to bridge this gap. The goal has been to investigate the possible data-centric characteristics that impede neural relation extraction. Based on extensive experiments conducted using 15 state-of-the-art relation extraction algorithms ranging from recurrent architectures to large language models and seven large-scale datasets, this research suggests that modern relation extractors are not robust to complex data and relation characteristics. It emphasizes pivotal issues, such as contextual ambiguity, correlating relations, long-tail data, and fine-grained relation distributions. In addition, it sets a marker for future directions to alleviate these issues, thereby proving to be a critical resource for novice and advanced researchers. Efficient handling of the challenges described can have significant implications for the field of information extraction, which is a critical part of popular systems such as search engines and chatbots. Data and relevant code can be found at \url{https://aaig.ece.ufl.edu/projects/relation-extraction}.
- Abstract（参考訳）: 関係抽出は、テキストデータから関係を抽出することを目的とした自然言語処理タスクである。
これは情報抽出にとって重要なステップである。
大規模な適用性のため、関係抽出の研究は、高度に高度なニューラルネットワークを使用するように急速に拡大している。
計算上の優位性にもかかわらず、現代の関係抽出器は複雑な抽出シナリオを処理できない。
しかし、これらの課題をコンパイルする最先端抽出器の総合的な性能解析は文献から欠落しており、本論文はこのギャップを埋めることを目的としている。
目的は、神経関係抽出を阻害するデータ中心の特徴について検討することであった。
本研究は, 連続的アーキテクチャから大規模言語モデル, 7つの大規模データセットまで, 15の最先端関係抽出アルゴリズムを用いて行った広範囲な実験に基づいて, 現代の関係抽出器は複雑なデータや関係特性に対して堅牢ではないことを示唆する。
それは、文脈の曖昧さ、関係関係の関連、長い尾のデータ、きめ細かい関係の分布など、重要な問題を強調している。
さらに、これらの問題を緩和するための将来の方向性のマーカーを設定し、初心者や先進的な研究者にとって重要なリソースであることが証明された。
記述された課題の効率的な処理は、検索エンジンやチャットボットといった一般的なシステムにおいて重要な部分である情報抽出の分野に重大な影響を及ぼす可能性がある。
データと関連するコードは \url{https://aaig.ece.ufl.edu/projects/relation-extraction} で見ることができる。
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