論文の概要: All Entities are Not Created Equal: Examining the Long Tail for Ultra-Fine Entity Typing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17355v2
• Date: Fri, 27 Jun 2025 14:47:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 15:06:57.045813
• Title: All Entities are Not Created Equal: Examining the Long Tail for Ultra-Fine Entity Typing
• Title（参考訳）: すべてのエンティティは平等に作られていない:超高機能エンティティタイピングの長い道のりを考察
• Authors: Advait Deshmukh, Ashwin Umadi, Dananjay Srinivas, Maria Leonor Pacheco,
• Abstract要約: PLMのパラメトリック知識にのみ依存するエンティティタイピングアプローチは,事前学習分布の長い部分のエンティティと大きく競合することを示す。 この結果から, PLMを超越して, 希少なエンティティによく対応できるソリューションを創出する必要があることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.184629432327821
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Due to their capacity to acquire world knowledge from large corpora, pre-trained language models (PLMs) are extensively used in ultra-fine entity typing tasks where the space of labels is extremely large. In this work, we explore the limitations of the knowledge acquired by PLMs by proposing a novel heuristic to approximate the pre-training distribution of entities when the pre-training data is unknown. Then, we systematically demonstrate that entity-typing approaches that rely solely on the parametric knowledge of PLMs struggle significantly with entities at the long tail of the pre-training distribution, and that knowledge-infused approaches can account for some of these shortcomings. Our findings suggest that we need to go beyond PLMs to produce solutions that perform well for infrequent entities.
• Abstract（参考訳）: 大規模なコーパスから世界知識を取得する能力のため、ラベルの空間が非常に大きい超微細なエンティティタイピングタスクにおいて、事前学習言語モデル(PLM)が広く使用される。 本研究では, PLMが取得した知識の限界について, 事前学習データが未知である場合に, 事前学習したエンティティの分布を近似する新しいヒューリスティックを提案する。 そこで,本研究では, PLMのパラメトリック知識のみに依存するエンティティタイピングアプローチが, 事前学習分布の長い尾にあるエンティティと著しく競合していること, 知識注入アプローチがこれらの欠点のいくつかを考慮しうることを, 体系的に実証した。 この結果から, PLMを超越して, 希少なエンティティによく対応できるソリューションを創出する必要があることが示唆された。

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