「LLMによるエンティティ認識：完全な評価」
Entity Recognition with LLM Full Evaluation
LLMsは、固有表現認識などの幅広いNLPタスクを実行することができます。この研究では、いくつかの商用およびオープンソースのモデルを呼び出すことができるオープンソースライブラリをテストしました。最終結果は混合です…
大規模言語モデル（LLMs）のサイズのおかげで、彼らは驚異的な言語処理能力を身につけました。ほとんどまたはまったく例を使用せずに、彼らは分類、感情分析、概念抽出、固有表現認識、翻訳などの言語処理操作を実行することができます。
SpaCyは、PythonとCythonで書かれた言語処理ライブラリで、2016年以来確立されています。処理の大部分は、ディープラーニング、Transformers技術（バージョン3.0以降）、および統計分析の組み合わせです。Explosionのオープンなアプローチにより、ユーザーは独自のモデルをトレーニングし、行動を自分のニーズに適応させることができます。すべての場合において、このライブラリのパフォーマンスと処理速度を評価しています。さらに、複数の言語でタスクを迅速に実行するための事前学習済みテンプレートも提供されています。
spacy-llmモジュールは2023年5月に導入され、これら2つのアプローチのギャップを埋め、’before’としての構造化された出力の利点と、これらの新しいモデルの新しいパワーを提供します。従来どおり、このライブラリを使用することで、生成的アプローチに基づく処理パイプラインを迅速に開始することが可能です。
Spacy-LLMによるNERタスク
Spacy-LLMは、名前付きエンティティ認識、テキスト分類、レンマ化、関係抽出、感情分析、スパンの分類、要約など、様々なNLPタスクを提供しています。この論文では、その中でも最初のタスクである名前付きエンティティ認識に焦点を当てています。
名前付きエンティティがどのように抽出されるか、まだ説明する必要がありますか？もしそうなら、NERとLLMsの使用方法についての私の記事をご覧ください。それはNERの使用についての良い入門です…
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