論文の概要: ReverseNER: A Self-Generated Example-Driven Framework for Zero-Shot Named Entity Recognition with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00533v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 13:15:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:50:28.186940
• Title: ReverseNER: A Self-Generated Example-Driven Framework for Zero-Shot Named Entity Recognition with Large Language Models
• Title（参考訳）: ReverseNER: 大規模言語モデルを用いたゼロショット名前付きエンティティ認識のための自己生成例駆動フレームワーク
• Authors: Anbang Wang,
• Abstract要約: ゼロショット名前付きエンティティ認識タスクにおいて,大規模言語モデル(LLM)の限界を克服するためのフレームワークであるReverseNERを提案する。 文から始めるのではなく、LLMを使用して定義に基づいてエンティティを生成し、それらを全文に拡張する。 その結果,タスク文と意味的・構造的類似性を保ちながら,明確にラベル付けされたエンティティを持つ注釈付き文が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents ReverseNER, a framework aimed at overcoming the limitations of large language models (LLMs) in zero-shot Named Entity Recognition (NER) tasks, particularly in cases where certain entity types have ambiguous boundaries. ReverseNER tackles this challenge by constructing a reliable example library with the reversed process of NER. Rather than beginning with sentences, this method uses an LLM to generate entities based on their definitions and then expands them into full sentences. During sentence generation, the LLM is guided to replicate the structure of a specific 'feature sentence', extracted from the task sentences by clustering. This results in well-annotated sentences with clearly labeled entities, while preserving semantic and structural similarity to the task sentences. Once the example library is constructed, the method selects the most semantically similar example labels for each task sentence to support the LLM's inference. We also propose an entity-level self-consistency scoring mechanism to improve NER performance with LLMs. Experiments show that ReverseNER significantly outperforms traditional zero-shot NER with LLMs and surpasses several few-shot methods, marking a notable improvement in NER for domains with limited labeled data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大きな言語モデル(LLM)の限界を克服するためのフレームワークであるReverseNERについて述べる。 ReverseNERは、NERの逆のプロセスで信頼性の高いサンプルライブラリを構築することで、この問題に対処する。 文から始めるのではなく、LLMを使用して定義に基づいてエンティティを生成し、それらを全文に拡張する。 文生成中、LCMは、クラスタリングによりタスク文から抽出された特定の「特徴文」の構造を複製するためにガイドされる。 その結果,タスク文と意味的・構造的類似性を保ちながら,明確にラベル付けされたエンティティを持つ注釈付き文が得られた。 サンプルライブラリが構築されると、LLMの推論をサポートするために、各タスク文に対して最も意味的に類似したサンプルラベルを選択する。 LLMによるNER性能向上のためのエンティティレベルの自己整合性スコアリング機構も提案する。 実験により、ReverseNERは従来のゼロショットNERよりもLLMよりも優れており、ラベル付きデータに制限のある領域でNERが顕著に改善されていることが示されている。

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