Hidden Entity Detection from GitHub Leveraging Large Language Models

📄 arXiv: 2501.04455v1 📥 PDF

作者: Lu Gan, Martin Blum, Danilo Dessi, Brigitte Mathiak, Ralf Schenkel, Stefan Dietze

分类: cs.CL, cs.DL

发布日期: 2025-01-08

备注: accepted by KDD2024 workshop DL4KG

💡 一句话要点

利用大语言模型从GitHub中检测隐藏实体，无需大规模训练数据。

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

关键词: 大型语言模型 少样本学习 实体检测 GitHub 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有实体检测方法依赖大量训练数据，难以应用于缺乏标注的专业领域。
  2. 利用大型语言模型的零样本/少样本学习能力，自动检测GitHub中的数据集和软件实体。
  3. 通过少样本提示学习，提升LLM在GitHub文本中识别数据集和软件提及的能力。

📝 摘要（中文）

命名实体识别是从非结构化数据源构建知识库的重要任务。实体检测方法通常依赖于大量的训练数据，而大型语言模型（LLMs）通过利用预训练过程中获得的能力，为零样本学习（ZSL）或少样本学习（FSL）方法铺平了道路。特别是在缺乏大规模训练数据的专业场景中，ZSL/FSL提供了新的机会。本文顺应这一趋势，研究了利用LLMs自动检测GitHub存储库文本内容中的数据集和软件的潜力。现有方法主要关注命名实体，而本研究旨在通过纳入存储库和在线中心等资源来扩大范围，这些资源中的实体也由URL表示。该研究探索了不同的FSL提示学习方法，以增强LLMs识别存储库文本中数据集和软件提及的能力。通过分析LLM的有效性和学习策略，本文深入了解了高级语言模型在自动实体检测方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从GitHub存储库的文本内容中自动检测隐藏实体（数据集和软件）的问题。现有方法主要依赖于命名实体识别，需要大量的标注数据进行训练，这在特定领域（如GitHub代码仓库）中难以实现。此外，现有方法通常只关注命名实体，忽略了通过URL表示的实体，例如GitHub仓库和在线资源中心。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的零样本（ZSL）或少样本（FSL）学习能力，通过设计合适的提示（prompts），引导LLMs识别GitHub文本中的数据集和软件实体。这种方法避免了对大规模标注数据的依赖，并且能够识别通过URL表示的实体。

技术框架：整体流程包括：1) 从GitHub存储库中提取文本内容；2) 设计少样本学习的提示模板，包括示例输入和期望输出；3) 将文本内容和提示输入到LLM中；4) LLM生成实体识别结果；5) 对结果进行评估和分析。关键模块包括提示设计模块和LLM推理模块。

关键创新：最重要的创新点在于将少样本学习应用于GitHub文本中的隐藏实体检测，并扩展了实体类型的范围，包括通过URL表示的实体。这使得在缺乏大规模标注数据的情况下，也能有效地进行实体检测。

关键设计：论文探索了不同的少样本提示学习方法，例如，设计不同的提示模板，调整示例数量和示例选择策略。具体的技术细节包括：选择合适的LLM（例如，GPT-3, LLaMA等），设计有效的提示模板，评估不同提示策略对实体检测性能的影响，以及分析LLM的预测结果。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了少样本学习方法在GitHub实体检测中的有效性。具体性能数据未知，但论文强调了通过分析LLM的有效性和学习策略，提供了对高级语言模型在自动实体检测方面潜力的深入了解。实验对比了不同的提示学习方法，并分析了它们对实体检测性能的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动构建软件知识图谱、提升代码搜索和推荐的准确性、以及辅助软件开发人员发现和利用相关资源。通过自动识别GitHub仓库中的数据集和软件，可以更好地理解软件生态系统，并为软件工程研究提供数据支持。未来可扩展到其他代码托管平台和文档库。

📄 摘要（原文）

Named entity recognition is an important task when constructing knowledge bases from unstructured data sources. Whereas entity detection methods mostly rely on extensive training data, Large Language Models (LLMs) have paved the way towards approaches that rely on zero-shot learning (ZSL) or few-shot learning (FSL) by taking advantage of the capabilities LLMs acquired during pretraining. Specifically, in very specialized scenarios where large-scale training data is not available, ZSL / FSL opens new opportunities. This paper follows this recent trend and investigates the potential of leveraging Large Language Models (LLMs) in such scenarios to automatically detect datasets and software within textual content from GitHub repositories. While existing methods focused solely on named entities, this study aims to broaden the scope by incorporating resources such as repositories and online hubs where entities are also represented by URLs. The study explores different FSL prompt learning approaches to enhance the LLMs' ability to identify dataset and software mentions within repository texts. Through analyses of LLM effectiveness and learning strategies, this paper offers insights into the potential of advanced language models for automated entity detection.