层级链式：迭代提示大语言模型从有限示例中归纳分类体系
计算与语言
2024-07-26 v2
摘要
自动分类体系归纳对于网络搜索、推荐系统和问答系统至关重要。人工整理分类体系的人力成本高昂，因此自动构建分类体系极具吸引力。本文提出层级链式（Chain-of-Layer）框架，这是一种上下文学习框架，旨在从给定实体集合中归纳分类体系。层级链式将任务分解为在每一层选择相关候选实体，并自顶向下逐步构建分类体系。为减少错误，我们引入了基于集成的排序过滤器，以减少每次迭代中产生的幻觉内容。通过大量实验，我们证明层级链式在四个真实世界基准测试上达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2402.07386,
title = {Chain-of-Layer: Iteratively Prompting Large Language Models for Taxonomy Induction from Limited Examples},
author = {Qingkai Zeng and Yuyang Bai and Zhaoxuan Tan and Shangbin Feng and Zhenwen Liang and Zhihan Zhang and Meng Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.07386},
year = {2024}
}