大規模言語モデルのZero-Shotトリプル抽出性能の評価

知識グラフを構築する方法の一つに,社内ドキュメ昨今の大規模言語モデルの発達の恩恵により,大ントなどの特定ドメインデータの文章から(ℎ,𝑟,𝑡)量の文章から自動でトリプルを抽出することによりを抽出することが考えられる.しかし,大量の文章か知識グラフを構築する方法が現実的になっている.らℎ,𝑡及び𝑟を同定・抽出する作業をプログラムにしかし,これまでの大規模言語モデルによるトリプよって完全に自動化することは困難である.他方で,ル抽出の評価は一般ドメインのデータに注目するも人手による抽出にも多くのコストがかかるため,人のが多く,企業内部でのユースケースにおいても同力での知識グラフベース構築はもちろん学習データ程度の性能が発揮できるかは未知数であった.そこセットの構築も容易ではない.このように,学習デーで本稿では,企業内での活用が想定される文献からタが無い状況から低コストで専用の知識グラフを構作成したトリプル抽出タスクの評価用データセット築する方法の確立は,企業内の特定ドメインにおけによって,5種類の大規模言語モデルのzero-shotトる知識グラフ活用に向けての重要な課題である.リプル抽出の性能を評価した.結果,抽出性能はF1従来より,言語モデルを活用して文からトリプルスコアが最高で約0.16であり,LLMによるトリプルを抽出する試みは提案されている.SpERT[4]はその自動抽出の企業内活用には精度面に課題があること一例である.また最近のLLM(LargeLanguageModel,が確認された.また誤答ケースの分析の結果,性能大規模言語モデル)の登場により,入力文中に含まれ向上のためには,学習データの構築や知識グラフスるトリプルを直接生成させる手法が提案され始めてキーマ・オントロジーを活用した手法が必要であるいる[5,6].LLMは幅広い自然言語処理タスクを解ことが示唆された.くことができる上に,必ずしもファインチューニングを必要としない[7]ため,比較的容易にトリプル抽