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/2411.00533v4
• Date: Wed, 25 Dec 2024 16:13:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:23:35.594731
• 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, Difei Mei, Zhichao Zhang, Xiuxiu Bai, Ran Yao, Zewen Fang, Min Hu, Zhirui Cao, Haitao Sun, Yifeng Guo, Hongyao Zhou, Yu Guo,
• Abstract要約: ReverseNERは、ゼロショット名のエンティティ認識タスクにおいて、大きな言語モデルの制限を克服することを目的とした手法である。 NERの逆プロセスを通じて生成される数十のエンティティラベル付き文からなるサンプルライブラリを生成する。 LLMを用いた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を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.886819209498514
• License:
• Abstract: This paper presents ReverseNER, a method aimed at overcoming the limitation of large language models (LLMs) in zero-shot named entity recognition (NER) tasks, arising from their reliance on pre-provided demonstrations. ReverseNER tackles this challenge by constructing a reliable example library composed of dozens of entity-labeled sentences, generated through the reverse process of NER. Specifically, while conventional NER methods label entities in a sentence, ReverseNER features reversing the process by using an LLM to generate entities from their definitions and subsequently expand them into full sentences. During the entity expansion process, the LLM is guided to generate sentences by replicating the structures of a set of specific \textsl{feature sentences}, extracted from the task sentences by clustering. This expansion process produces dozens of entity-labeled task-relevant sentences. After constructing the example library, the method selects several semantically similar entity-labeled examples for each task sentence as references to facilitate the LLM's entity recognition. We also propose an entity-level self-consistency scoring mechanism to improve NER performance with LLMs. Experiments show that ReverseNER significantly outperforms other zero-shot NER methods with LLMs, marking a notable improvement in NER for domains without labeled data, while declining computational resource consumption.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ゼロショット名付きエンティティ認識(NER)タスクにおける大言語モデル(LLM)の制限を克服することを目的としたReverseNERを提案する。 ReverseNERは、NERの逆プロセスを通じて生成される数十のエンティティラベル付き文からなる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。 具体的には、従来のNERメソッドが文中のエンティティをラベル付けするのに対して、ReverseNERは LLM を使用してエンティティを定義から生成し、後に全文に拡張することで、プロセスを逆転させる機能を備えている。 エンティティ拡張プロセスの間、LCMは、クラスタリングにより抽出された特定の \textsl{feature sentence} のセットの構造を複製することにより、文を生成するように誘導される。 この拡張プロセスは、数十のエンティティラベル付きタスク関連文を生成する。 サンプルライブラリを構築した後、LLMのエンティティ認識を促進するために、各タスク文に対して意味的に類似したエンティティラベル付きサンプルを参照として選択する。 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。 実験の結果、ReverseNERは他のゼロショットNER法よりもLLMの方が優れており、ラベル付きデータを持たない領域ではNERが顕著に改善され、計算資源の消費は減少していることがわかった。

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