本文主要是介绍一种针对自然语言文本的提示策略,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章介绍了一种创新的提示策略,旨在利用大型语言模型从自然语言文本中提取业务流程相关信息,例如活动和参与者等,并建立它们之间的关系。通过这种方法,研究人员能够在无需大量数据的情况下实现高质量的信息提取,进而用于生成流程模型。这种策略在多个数据集上均能显著提升信息提取性能,相较于传统的机器学习和基于规则的方法,F1分数最高可提升8%。此外,该研究还分析了不同提示组件对提取质量的影响,并提供了一系列指导原则,有助于更有效地使用大型语言模型进行流程信息提取。
1 提示策略
提示策略旨在解决从文本描述中提取业务流程相关信息的挑战,特别是检测活动、参与者及其之间的关系。
(1)高阶提示结构:
提示被分为三个主要模块:上下文描述、任务描述和约束条件。
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上下文描述:这部分为任务设定了高层次框架,比如指明是在业务流程信息提取的背景下工作。
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任务描述:详细说明了具体的任务要求,例如定义了需要识别的实体类型(如活动和参与者)和关系类型。
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约束条件:进一步限制上下文和输出格式,并包含去模糊化的提示,帮助明确期望的结果形式。
(2)具体实现:
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角色设定:利用“角色设计模式”控制生成结果的语言风格,将角色设定为一个流程建模专家。
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任务细节:明确了需要检测的不同类型的提及,如活动和参与者,并且定义了这些提及的特征。
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关系类型:明确了不同实体之间的关系类型,这对于构建过程模型至关重要。
2 过程模型生成算法
**(1)提取过程信息:**使用LLMs提取过程信息:这一步骤涉及使用精心设计的提示来引导LLMs识别文本中的关键元素,如活动、参与者及它们之间的关系。为此,开发了一种包含三个模块的高级提示结构:
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Context(上下文描述):为LLMs提供关于要处理文本的背景信息。
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Task Description(任务描述):明确指出要完成的任务,比如检测提及的活动。
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Restrictions(限制条件):提供具体的指导方针,以确保输出格式一致,便于自动化处理。
(2)算法设计:一旦从文本中提取出所需的过程信息,下一步就是将这些信息转换成一个过程模型。文中提到了一个概念验证的算法,但具体细节没有给出。这种算法可能基于提取到的数据,例如活动、参与者及其相互关系,来构建过程模型。
3 结语
本文提出了一种新颖的通用提示策略,用于利用大型语言模型从自然语言文本中高效提取业务流程信息,并将其用于生成流程模型,该策略在多种模型上均表现出优越性能。
论文题目: A Universal Prompting Strategy for Extracting Process Model Information from Natural Language Text using Large Language Models
论文链接: https://arxiv.org/abs/2407.18540
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