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


Core Concepts
Introducing negative seed entities enhances ultra-fine-grained semantic comprehension in Entity Set Expansion.
Abstract
UltraWiki introduces negative seed entities to address the challenges of representing ultra-fine-grained semantic classes. The dataset includes 50,973 entities and 394,097 sentences across 236 ultra-fine-grained semantic classes. Two frameworks, RetExpan and GenExpan, are proposed to evaluate large language models for Ultra-ESE. Strategies like contrastive learning and retrieval augmentation enhance model performance.
Stats
UltraWiki encompasses 50,973 entities and 394,097 sentences. The dataset includes 236 ultra-fine-grained semantic classes. Each query is represented with 3-5 positive and negative seed entities.
Quotes
"Negative seed entities eliminate the semantic ambiguity by contrast between positive and negative attributes." "To assess model performance in Ultra-ESE and facilitate further research, we constructed UltraWiki." "Extensive experiments confirm the effectiveness of our proposed strategies."

Key Insights Distilled From

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

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

Deeper Inquiries

How can the concept of negative seed entities be applied in other NLP tasks

負のシードエンティティの概念は、他のNLPタスクにどのように適用できますか? 負のシードエンティティは、単なる正確性だけでなく、コンテキストや意味を補完するために利用できます。例えば、感情分析ではポジティブなコメントだけでなくネガティブなコメントも考慮することが重要です。そのため、ネガティブシードエンティティを導入して特定の文脈や属性に関連付けられた言語データセットを拡張し、より包括的かつバランスの取れた結果を得ることが可能です。

What are the potential limitations of relying on large language models for ultra-fine-grained entity comprehension

超大規模言語モデルへの依存が超微細粒度エンティティ理解に対して持つ潜在的制限事項は何ですか? 大規模言語モデル(LLM)への依存はいくつかの制限事項を引き起こす可能性があります。まず第一に、LLMは訓練データから学習されるため、トレーニングデータ内で表現されている範囲外または未知のエンティ テ ィ ー の 理 解 を 困難 と し ま す 。さ ら に LLM の 言 語 知 識 の 汎 化 性 も 制約 を 引き起こす場合があります。特定ドメインや業界固有の微細粒度情報を十分理解する能力が不足している可能性があります。加えて、LLM自体が計算資源や推論時間面でも制限されており、「過学習」や「パラメータ爆発」なども問題となり得ます。

How can the findings from this study be translated into real-world applications beyond academic research

この研究から得られた知見は学術研究以外でも実世界アプリケーションへどう活用できますか? この研究から得られた成果は実務上多岐にわたって応用可能です。例えば、オペレーショナル・インサイト(Operational Insights)向上やカスタマイズされたサービス提供等多方面で活用することが期待されます。 推薦シス テム:消費者行動予測および個別化した商品/サービ ス 推薦 マーケ テ ィング:消費者嗜好分析および市場セグメント化 金融業:信用リスク評価および投資戦略最適化 医療 分野:診断支援および治験効率改善 これら実務アプリケーションでは超微細粒度エン テ ィ ット コントロール (Ultra-ESE)技術を使用して高度なパターン識別能力や予測能力向上を目指します。それに伴いビジネスプロセ ス 自動化及び意思決定支援等幅広い利点も享受する見込みです。
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