LLMにおける情報抽出(文章から必要な事柄を読み取る)タスクについての調査

   
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本記事では、様々な情報抽出タスクにおけるLLM活用を網羅的に調査した研究を紹介します。タスクを中心にまとめられています。


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参照論文情報

研究背景

テキスト等の(構造化されていない)データからまとまった情報を得るための技術は、情報抽出技術として知られています。

情報抽出技術はLLM以前から存在するもので、ナレッジグラフの構築や質問応答システムなどの基盤となっています。主なタスクには、名前付きエンティティ認識、関係性抽出、イベント抽出などがあります。

そんな中、近年登場したLLMは情報抽出タスクにおいても優れていることがわかってきました。

下の図は、LLMで情報抽出する際のフレームワークを示しています。






LLMは様々なドメインにおけるテキストの理解と生成において実用的な能力を持っているため、情報抽出においても強く期待されるようになっています。
そこで今回Tencentなどの研究者らは、情報抽出におけるLLMの現状を包括的に調査してまとめました。

下の図は、本調査報告の基になっている研究の体系を示しています。情報抽出に関するLLMの学習方式、アーキテクチャ、ドメイン別に並べられています。






本記事の関連研究

生成的情報抽出タスク

LLMによって行われる情報抽出は、

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