이 연구는 사전 학습된 대규모 언어 모델인 GPT-3.5를 활용하여 하이퍼 관계 정보를 추출하는 제로 샷 프롬프트 기반 방법을 제안한다.
먼저 연구진은 HyperRED 데이터셋의 온톨로지를 활용하여 관계, 개체, 한정자에 대한 상세한 설명을 포함하는 프롬프트를 설계했다. 또한 체인 오브 쓰ought 프롬프팅 기법을 적용하여 모델의 추론 과정을 보여주는 예시를 제공했다.
실험 결과, 제안 방법은 기존 CubeRE 모델에 비해 낮은 정밀도를 보였지만, BERTScore 평가에서 높은 재현율을 달성했다. 이는 모델이 관계와 한정자를 풍부하게 추출하지만, 정확성이 다소 낮은 것을 의미한다. 향후 연구에서는 프롬프트 기법 개선, 모델 설정 fine-tuning, 출력 필터링 등을 통해 정밀도를 높이는 방안을 모색할 계획이다.
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by Preetha Datt... at arxiv.org 03-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.11786.pdfDeeper Inquiries