Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Frame Detection with Retrieval Augmented Generation

論文の概要: Enhancing Frame Detection with Retrieval Augmented Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12210v1
Date: Mon, 17 Feb 2025 02:34:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-19 14:09:28.847588
Title: Enhancing Frame Detection with Retrieval Augmented Generation
Title（参考訳）: 検索拡張生成によるフレーム検出の強化
Authors: Papa Abdou Karim Karou Diallo, Amal Zouaq,
Abstract要約: RCIF(Retrieve Candidates and Identify Frames)と呼ばれるフレーム検出のためのRAGに基づく最初のアプローチを提案する。その結果,検索空間を狭めることで,検索要素がタスクの複雑さを著しく低減できることが示唆された。提案手法はFrameNet 1.5 と 1.7 の最先端性能を実現し,原文のみを提供するシナリオにおいて,その堅牢性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5782420501870296
License:
Abstract: Recent advancements in Natural Language Processing have significantly improved the extraction of structured semantic representations from unstructured text, especially through Frame Semantic Role Labeling (FSRL). Despite this progress, the potential of Retrieval-Augmented Generation (RAG) models for frame detection remains under-explored. In this paper, we present the first RAG-based approach for frame detection called RCIF (Retrieve Candidates and Identify Frames). RCIF is also the first approach to operate without the need for explicit target span and comprises three main stages: (1) generation of frame embeddings from various representations ; (2) retrieval of candidate frames given an input text; and (3) identification of the most suitable frames. We conducted extensive experiments across multiple configurations, including zero-shot, few-shot, and fine-tuning settings. Our results show that our retrieval component significantly reduces the complexity of the task by narrowing the search space thus allowing the frame identifier to refine and complete the set of candidates. Our approach achieves state-of-the-art performance on FrameNet 1.5 and 1.7, demonstrating its robustness in scenarios where only raw text is provided. Furthermore, we leverage the structured representation obtained through this method as a proxy to enhance generalization across lexical variations in the task of translating natural language questions into SPARQL queries.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理の最近の進歩は、構造化されていないテキスト、特にフレームセマンティックロールラベル(FSRL)による構造化意味表現の抽出を大幅に改善した。この進歩にもかかわらず、フレーム検出のためのRAG(Retrieval-Augmented Generation)モデルの可能性はまだ未検討のままである。本稿では,RCIF (Retrieve Candidates and Identify Frames) と呼ばれるRAGベースのフレーム検出手法を提案する。 RCIFは、明示的なターゲットスパンを必要とせずに運用する最初のアプローチであり、(1)様々な表現からのフレーム埋め込みの生成、(2)入力テキストが与えられた候補フレームの検索、(3)最も適切なフレームの識別の3つの主要なステージから構成される。我々は、ゼロショット、少数ショット、微調整設定など、複数の設定で広範な実験を行った。この結果から,探索空間を狭めることにより,検索コンポーネントがタスクの複雑さを著しく低減し,フレーム識別子を洗練し,候補の集合を完遂できることが示唆された。提案手法はFrameNet 1.5 と 1.7 の最先端性能を実現し,原文のみを提供するシナリオにおいて,その堅牢性を示すものである。さらに、この手法を用いて得られた構造化表現をプロキシとして利用し、自然言語質問をSPARQLクエリに変換するタスクにおいて、語彙的バリエーションをまたいだ一般化を強化する。

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