Große Sprachmodelle für gleichzeitige benannte Entitätsextraktion und Rechtschreibkorrektur

Core Concepts

Decoder-only Large Language Models können genutzt werden, um benannte Entitäten generativ zu extrahieren und Rechtschreibfehler zu korrigieren.

Abstract

Große Sprachmodelle wie BERT werden für die Identifizierung von benannten Entitäten in Texten verwendet.
Untersuchung der Verwendung von Large Language Models (LLMs) zur Extraktion von benannten Entitäten und potenziellen Rechtschreibfehlern.
Fine-Tuning von BERT und LLMs auf OCR-Texten japanischer Ladenquittungen.
Beste LLM zeigt vergleichbare Leistung mit BERT und korrigiert OCR-Fehler.
Untersuchung von Modellanpassungen, Experimenten, Ergebnissen und Diskussion.

Stats

In diesem Papier wird gezeigt, dass der beste LLM vergleichbare Leistung mit dem besten BERT LM zeigt.
Die beste LLM korrigiert OCR-Fehler in einigen Fällen.

Quotes

"Wir zeigen, dass der beste feinabgestimmte LLM vergleichbare Leistung mit dem besten feinabgestimmten BERT LM zeigt."
"Die beste LLM korrigiert OCR-Fehler in einigen Fällen, wie ursprünglich vermutet."

Key Insights Distilled From

Large Language Models for Simultaneous Named Entity Extraction and Spelling Correction

by Edward Whitt... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00528.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Leistung der Modelle durch die Verwendung von mehr Trainingsdaten verbessert werden?

Die Leistung der Modelle könnte durch die Verwendung von mehr Trainingsdaten verbessert werden, da eine größere Datenmenge dazu beitragen kann, die Modelle besser zu generalisieren und Muster in den Daten effektiver zu erfassen. Durch die Erweiterung des Trainingsdatensatzes können die Modelle mehr Variationen und Nuancen in den Daten kennenlernen, was zu einer verbesserten Leistung bei der Extraktion benannter Entitäten führen kann. Darüber hinaus könnten seltene oder spezielle Fälle abgedeckt werden, die in einem kleineren Datensatz möglicherweise nicht ausreichend vertreten sind. Eine sorgfältige Auswahl und Anreicherung von Trainingsdaten könnte somit die Robustheit und Genauigkeit der Modelle erhöhen.

Welche Auswirkungen könnte die Verwendung eines anderen Prompt-Formats auf die Leistung der Modelle haben?

Die Verwendung eines anderen Prompt-Formats könnte erhebliche Auswirkungen auf die Leistung der Modelle haben, da das Prompt eine entscheidende Rolle dabei spielt, wie die Modelle die Eingabe interpretieren und darauf reagieren. Ein optimiertes Prompt-Format könnte die Modelle dabei unterstützen, relevante Informationen effektiver zu extrahieren und die gewünschten benannten Entitäten genauer zu identifizieren. Ein gut gestaltetes Prompt könnte auch dazu beitragen, potenzielle Fehlerquellen zu minimieren und die Modellleistung insgesamt zu verbessern. Daher ist die Auswahl eines geeigneten Prompt-Formats ein wichtiger Faktor für die Leistung der Modelle.

Inwieweit könnte die Integration von alternativen korrekten benannten Entitäten in das Training die Ergebnisse beeinflussen?

Die Integration von alternativen korrekten benannten Entitäten in das Training könnte die Ergebnisse positiv beeinflussen, da dies den Modellen helfen würde, eine Vielzahl von möglichen Varianten und Formulierungen für benannte Entitäten zu erfassen. Durch die Berücksichtigung alternativer korrekter Entitäten im Training könnten die Modelle flexibler und anpassungsfähiger werden, um verschiedene Kontexte und Variationen in den Daten zu berücksichtigen. Dies könnte zu einer verbesserten Leistung bei der Extraktion von benannten Entitäten führen, insbesondere in Fällen, in denen die Entitäten unterschiedliche Formen oder Schreibweisen haben können. Die Integration alternativer korrekter Entitäten könnte somit die Robustheit und Vielseitigkeit der Modelle erhöhen.