Comparative Study of Domain Driven Terms Extraction Using Large Language Models

📄 arXiv: 2404.02330v1 📥 PDF

作者: Sandeep Chataut, Tuyen Do, Bichar Dip Shrestha Gurung, Shiva Aryal, Anup Khanal, Carol Lushbough, Etienne Gnimpieba

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-02

💡 一句话要点

比较研究大型语言模型在领域驱动术语提取中的应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 关键词提取 大型语言模型 自然语言处理 提示工程 信息检索 数据集评估

📋 核心要点

  1. 现有的关键词提取方法在准确性和效率上存在不足，尤其是在处理复杂文本时。
  2. 论文提出了一种基于大型语言模型的关键词提取方法，通过自定义工具简化了提取过程。
  3. 实验结果表明，GPT-3.5在Inspec数据集上的表现最佳，Jaccard相似度达0.64，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

关键词在连接人类理解与机器处理文本数据之间起着至关重要的作用。它们是数据丰富化的基础，提供对底层数据的更深入的见解。本文重点研究关键词提取方法，特别是使用三种主要的大型语言模型（LLMs）：Llama2-7B、GPT-3.5和Falcon-7B。通过自定义Python包与这些LLMs接口，简化了关键词提取过程。研究利用Inspec和PubMed数据集评估这些模型的性能，使用Jaccard相似度指数进行评估，GPT-3.5在Inspec和PubMed上分别得分0.64和0.21，Llama2-7B得分0.40和0.17，Falcon-7B得分0.23和0.12。本文强调了提示工程在LLMs中对关键词提取的重要性，并讨论了LLMs中的幻觉对结果评估的影响，以及使用LLMs进行关键词提取时面临的挑战，包括模型复杂性、资源需求和优化技术。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决关键词提取中现有方法的不足，特别是在准确性和效率方面的挑战。现有方法往往难以处理复杂的文本数据，导致提取结果不理想。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）进行关键词提取，通过优化提示工程来提高提取的准确性和效率。这样的设计旨在充分利用LLMs的强大语言理解能力。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型选择、关键词提取和结果评估四个主要模块。首先，使用Inspec和PubMed数据集进行训练和测试，然后通过自定义Python包与LLMs接口，最后评估提取结果的相似度。

关键创新：最重要的技术创新点在于将提示工程与LLMs结合，显著提升了关键词提取的效果。这一方法与传统的基于规则或统计的方法有本质区别，后者往往依赖于手工特征设计。

关键设计：在模型选择上，本文比较了三种LLMs的性能，并通过Jaccard相似度指数进行评估。关键参数设置包括模型的超参数调整和提示设计，以确保最佳的提取效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-3.5在Inspec数据集上的Jaccard相似度达0.64，明显优于其他模型，Llama2-7B和Falcon-7B分别为0.40和0.23。这表明大型语言模型在关键词提取任务中具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息检索、文档摘要和内容分类等。通过提高关键词提取的准确性，能够为数据分析和知识发现提供更有价值的支持，未来可能在各类文本处理任务中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Keywords play a crucial role in bridging the gap between human understanding and machine processing of textual data. They are essential to data enrichment because they form the basis for detailed annotations that provide a more insightful and in-depth view of the underlying data. Keyword/domain driven term extraction is a pivotal task in natural language processing, facilitating information retrieval, document summarization, and content categorization. This review focuses on keyword extraction methods, emphasizing the use of three major Large Language Models(LLMs): Llama2-7B, GPT-3.5, and Falcon-7B. We employed a custom Python package to interface with these LLMs, simplifying keyword extraction. Our study, utilizing the Inspec and PubMed datasets, evaluates the performance of these models. The Jaccard similarity index was used for assessment, yielding scores of 0.64 (Inspec) and 0.21 (PubMed) for GPT-3.5, 0.40 and 0.17 for Llama2-7B, and 0.23 and 0.12 for Falcon-7B. This paper underlines the role of prompt engineering in LLMs for better keyword extraction and discusses the impact of hallucination in LLMs on result evaluation. It also sheds light on the challenges in using LLMs for keyword extraction, including model complexity, resource demands, and optimization techniques.