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UltraWiki: Ultra-fine-grained Entity Set Expansion with Negative Seed Entities


Core Concepts
Negative seed entities are introduced to address the challenges of representing ultra-fine-grained semantic classes in Entity Set Expansion.
Abstract
Entity Set Expansion (ESE) aims to identify new entities belonging to the same semantic class as seed entities. Traditional methods rely on positive seed entities, posing challenges for ultra-fine-grained semantic classes. Negative seed entities are introduced to address ambiguity and define "unwanted" semantics. UltraWiki dataset is constructed for Ultra-ESE, encompassing fine-grained and ultra-fine-grained semantic classes. RetExpan and GenExpan frameworks are proposed to assess large language models in Ultra-ESE. Strategies like contrastive learning and retrieval augmentation enhance models' comprehension of ultra-fine-grained entities. Extensive experiments confirm the effectiveness of the proposed strategies and reveal room for improvement.
Stats
이전 방법들은 긍정 시드 엔티티를 사용하여 세부한 의미 클래스를 충분히 표현하지 못함. UltraWiki 데이터셋은 10개의 세부 의미 클래스와 261개의 초세부 의미 클래스를 포함. RetExpan 및 GenExpan 프레임워크는 Ultra-ESE에서 대형 언어 모델의 효과를 평가하기 위해 제안됨.
Quotes
"Negative seed entities eliminate the semantic ambiguity by contrast between positive and negative attributes." "Extensive experiments confirm the effectiveness of our proposed strategies and also reveal that there remains a large space for improvement in Ultra-ESE."

Key Insights Distilled From

by Yangning Li,... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04247.pdf
UltraWiki

Deeper Inquiries

어떻게 negative seed entities가 ultra-fine-grained semantic classes의 표현을 개선하는 데 도움이 되나요?

Negative seed entities는 positive seed entities와 함께 사용되어 target semantic class를 더 정확하게 나타내는 데 도움을 줍니다. 이전에는 주로 positive seed entities만 사용되어 왔는데, 이는 ultra-fine-grained semantic classes를 충분히 표현하지 못하는 한계가 있었습니다. Positive seed entities만 사용하면 semantic class의 특정 속성을 충분히 표현할 수 없었기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 negative seed entities가 도입되었습니다. Negative seed entities는 positive seed entities와 동일한 fine-grained semantic class에 속하지만 특정 속성에서 차이가 나는 엔티티로, positive seed entities와의 대조를 통해 target semantic class를 더 명확하게 정의할 수 있습니다. 이를 통해 positive seed entities만으로는 표현할 수 없었던 "unwanted" semantic을 간단하게 나타낼 수 있습니다. 따라서 negative seed entities는 ultra-fine-grained semantic classes의 표현을 더 정확하게 만들어주고 모델이 더 세밀한 의미를 이해할 수 있도록 도와줍니다.

이전 방법들이 ultra-fine-grained semantic classes를 충분히 표현하지 못하는 이유는 무엇인가요?

이전 방법들이 ultra-fine-grained semantic classes를 충분히 표현하지 못하는 이유는 positive seed entities만을 사용하여 semantic class를 나타내는 데 있었습니다. Fine-grained semantic classes는 더 구체적인 속성 제약을 가진 개념으로, positive seed entities만을 사용하여 이를 설명하면 두 가지 주요 문제가 발생합니다. 첫째, ultra-fine-grained semantic classes 간의 모호성이 발생합니다. 예를 들어, Android를 사용하는 Mobile phone brands와 American Mobile phone brands를 구분하는 것은 positive seeds인 {Motorola, Microsoft Mobile, Google}만 사용하면 모호한 확장 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 positive seeds는 각 클래스를 구분하는 독특한 특징을 포착하지 못합니다. 둘째, "unwanted" semantic을 정의할 수 없습니다. Positive seeds만으로는 "unwanted" semantic을 나타낼 수 없습니다. 따라서 positive seed entities만을 사용하여 semantic class를 나타내는 것은 ultra-fine-grained semantic classes를 충분히 다루기 어렵게 만들었습니다.

이 연구가 추후 학문적 또는 산업적으로 어떻게 활용될 수 있을까요?

이 연구는 ultra-fine-grained Entity Set Expansion (Ultra-ESE) 작업을 소개하고, negative seed entities를 도입하여 ultra-fine-grained semantic classes를 더 정확하게 나타내는 방법을 제시했습니다. 이러한 연구 결과는 학문적으로는 자연어 처리 및 정보 검색 분야에서 ultra-fine-grained semantic comprehension을 향상시키는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 산업적으로는 추천 시스템, 지식 베이스 구축, 도메인 텍스트 분석 등 다양한 사용자 맞춤형 응용 프로그램에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 특히, 이 연구를 통해 개발된 RetExpan과 GenExpan은 대규모 언어 모델의 효과를 종합적으로 평가하고, ultra-fine-grained entities의 의미를 이해하는 능력을 향상시키는 세 가지 전략을 제안했습니다. 이러한 전략과 모델은 산업적으로는 더 정확하고 효율적인 정보 검색 및 추천 시스템을 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.
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