Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

STRUCTSENSE: Một khuôn khổ tác nhân không phụ thuộc vào tác vụ để trích xuất thông tin có cấu trúc với đánh giá và so sánh vòng lặp của con người

Created by
  • Haebom

Tác giả

Tek Raj Chhetri, Yibei Chen, Puja Trivedi, Dorota Jarecka, Saif Haobsh, Patrick Ray, Lydia Ng, Satrajit S. Ghosh

Phác thảo

Bài báo này nhằm mục đích đẩy nhanh quá trình trích xuất thông tin có cấu trúc từ dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ: tài liệu văn bản tự do, tài liệu khoa học) để tăng cường khám phá khoa học và tích hợp kiến thức. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) đã chứng minh hiệu suất tuyệt vời trên nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng chúng kém hiệu quả hơn trong một số lĩnh vực nhất định đòi hỏi kiến thức chuyên môn và hiểu biết sắc thái, đồng thời thiếu khả năng chuyển giao giữa các tác vụ và miền. Để giải quyết những thách thức này, chúng tôi trình bày StructSense, một khuôn khổ mã nguồn mở, độc lập với tác vụ, mô-đun, tận dụng kiến thức biểu tượng dành riêng cho miền được nhúng trong các thuật ngữ để khám phá nội dung miền phức tạp một cách hiệu quả hơn. StructSense tích hợp một vòng phản hồi để cải tiến lặp lại thông qua các bộ đánh giá tự đánh giá và một cơ chế can thiệp của con người để đảm bảo chất lượng và xác thực. Thông qua ứng dụng vào tác vụ trích xuất thông tin khoa học thần kinh, chúng tôi chứng minh rằng StructSense khắc phục được hai hạn chế: độ nhạy của miền và thiếu khả năng khái quát hóa chéo tác vụ.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Một cách tiếp cận mới để giải quyết các vấn đề về độ nhạy của miền và khả năng chuyển giao nhiệm vụ trong trích xuất thông tin có cấu trúc dựa trên LLM.
◦
Nâng cao hiệu suất của LLM và mở rộng khả năng ứng dụng của nó vào các lĩnh vực chuyên môn thông qua việc sử dụng kiến thức dựa trên bản thể học.
◦
Cải thiện khả năng kiểm soát chất lượng và độ tin cậy thông qua cơ chế tự đánh giá và can thiệp của con người.
◦
Tăng hiệu quả nghiên cứu và phát triển bằng cách cung cấp một khuôn khổ mã nguồn mở, độc lập với nhiệm vụ và theo mô-đun.
•
Limitations:
◦
Cần phải xác thực thêm để xác định khả năng tổng quát hóa của khuôn khổ đề xuất cho các lĩnh vực và nhiệm vụ khác.
◦
Khó khăn và chi phí trong việc phát triển và quản lý ontology.
◦
Tự động hóa hoàn toàn có thể khó khăn vì có những bộ phận đòi hỏi sự can thiệp của con người.
◦
Khả năng suy giảm hiệu suất tổng quát hóa có thể xảy ra do sử dụng các thuật ngữ thiên về các miền cụ thể.
👍
Made with Slashpage