信息抽取任务的双语指令数据集 INSTRUCTIE

Core Concepts

INSTRUCTIE 是一个双语指令数据集,旨在提高大型语言模型在信息抽取任务上的性能。该数据集涵盖12个不同领域,包含174,670个中文实例和189,406个英文实例。

Abstract

本文介绍了INSTRUCTIE,一个双语指令数据集,用于提高大型语言模型在信息抽取任务上的性能。 首先,作者提出了KG2Instruction框架,用于自动生成这种指令数据集。该框架包括以下步骤: 从维基百科和维基数据中提取实体提及和关系三元组。 利用消歧策略,为每个实体提及分配唯一的维基数据ID。 引入领域约束,只保留与领域相关的关系三元组。 利用预训练的信息抽取模型补充缺失的三元组。 使用自然语言推理模型过滤掉不合理的三元组。 基于KG2Instruction框架,作者构建了INSTRUCTIE数据集,涵盖12个不同领域,包含174,670个中文实例和189,406个英文实例。 作者还对INSTRUCTIE数据集进行了全面的评估,包括零样本学习、上下文学习和微调等设置。结果表明,在INSTRUCTIE数据集上微调的大型语言模型不仅在指令式信息抽取任务上表现出色,还展现了一定的跨领域泛化能力。 此外,作者还进行了深入的分析,包括KG2Instruction框架各步骤的贡献、模型在未见过的schema上的泛化能力,以及模型预测错误的类型。这些分析为进一步提高指令式信息抽取模型的性能提供了有价值的洞见。

Stats

在零样本学习设置下,Baichuan2-13B-Chat模型在中文任务上的整体微F1为12.11,在英文任务上为11.44。 在上下文学习设置下,Baichuan2-13B-Chat模型在中文任务上的整体微F1为23.38,在英文任务上为24.50。 在微调设置下,Baichuan2-13B-Chat模型在中文任务上的整体微F1为72.18,在英文任务上为64.75。

Quotes

无

Key Insights Distilled From

InstructIE: A Bilingual Instruction-based Information Extraction Dataset

by Honghao Gui,... at arxiv.org 04-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.11527.pdf

Deeper Inquiries

質問1

INSTRUCTIEデータセットの言語と領域のカバレッジをさらに拡大するための方法は何ですか？ 回答1： INSTRUCTIEデータセットの言語と領域のカバレッジを拡大するためには、以下の方法が考えられます： 言語の拡大: INSTRUCTIEデータセットに新しい言語を追加することで、より多くの言語コミュニティに利用される可能性があります。新しい言語の追加には、翻訳ツールや多言語モデルの活用が含まれます。 領域の追加: INSTRUCTIEデータセットに新しい領域を追加することで、より幅広い情報抽出ニーズに対応できます。新しい領域の追加には、専門家の知識やドメイン固有のデータセットの統合が必要です。 これらの方法を組み合わせることで、INSTRUCTIEデータセットの有用性と適用範囲をさらに拡大することが可能です。

質問2

INSTRUCTIEデータセットの品質向上のための、知識グラフと言語モデルに基づく自動生成手法以外に、他のデータ構築戦略はありますか？ 回答2： INSTRUCTIEデータセットの品質向上には、以下のようなデータ構築戦略が考えられます： 人手によるアノテーションの増加: 人手によるアノテーションを増やすことで、データセットの品質を向上させることができます。専門家による厳密なアノテーションは、高品質なトレーニングデータを提供します。 アクティブラーニングの導入: アクティブラーニングアルゴリズムを使用して、モデルが学習を重点的に行うインスタンスを選択し、データセットの品質を向上させることができます。 データ拡張技術の活用: データ拡張技術を使用して、既存のデータを変換、拡張し、多様性を増やすことで、モデルの汎化性能を向上させることができます。 これらの戦略を組み合わせることで、INSTRUCTIEデータセットの品質をさらに向上させることができます。

質問3

情報抽出タスク以外に、INSTRUCTIEデータセットは他の自然言語処理領域（例：質問応答システム、対話システム）にも適用可能ですか？ 回答3： はい、INSTRUCTIEデータセットは情報抽出タスク以外にも他の自然言語処理領域にも適用可能です。例えば、以下のような領域での活用が考えられます： 質問応答システム: INSTRUCTIEデータセットは、知識グラフからの情報抽出に基づいた質問応答システムのトレーニングに活用できます。これにより、システムが自然言語の質問に対して適切な回答を生成する能力が向上します。 対話システム: INSTRUCTIEデータセットは、対話システムのトレーニングに使用されることで、システムがユーザーの発言から情報を抽出し、適切な応答を生成する能力を向上させることができます。 INSTRUCTIEデータセットの多様な情報抽出タスクに対する適用性は、自然言語処理のさまざまな側面での活用可能性を示唆しています。