WikiEdge:ArXiv-2409.17179
- 标题：Fully automatic extraction of morphological traits from the Web: utopia or reality?
- 中文标题：从网络全自动提取形态特征：乌托邦还是现实？
- 发布日期：2024-09-23 17:40:24+00:00
- 作者：Diego Marcos, Robert van de Vlasakker, Ioannis N. Athanasiadis, Pierre Bonnet, Hervé Goeau, Alexis Joly, W. Daniel Kissling, César Leblanc, André S. J. van Proosdij, Konstantinos P. Panousis
- 分类：cs.CL, cs.AI, cs.LG
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2409.17179v1
摘要：植物形态特征，即它们的可观察特性，对于理解每个物种在其生态系统中的角色至关重要。然而，即使对于数量适中的物种，编制特征信息也是一项耗时的任务，可能需要专家花费数年时间来完成。与此同时，大量的物种描述信息以文本形式在线可用，尽管数据的缺乏结构使得这种数据源无法大规模使用。为了克服这一问题，我们提出利用最近在大型语言模型（LLMs）中的进步，设计一种收集和处理植物特征信息的机制，这些信息以非结构化文本描述的形式存在，无需手动策划。我们通过自动复制三个手动创建的物种-特征矩阵来评估我们的方法。我们的方法能够找到超过一半的所有物种-特征对的值，F1得分超过75%。我们的结果表明，由于LLMs的信息提取能力，目前已经可以从非结构化的在线文本中大规模创建结构化的特征数据库，其限制在于覆盖所有感兴趣特征的文本描述的可用性。
问题与动机
作者的研究问题包括：
- 如何从互联网上的非结构化文本中自动提取植物形态特征？
- 大型语言模型（LLMs）在没有手动整理的情况下，能否用于收集和处理植物特征信息？
- 如何评估所提出方法在自动复制手动创建的物种特征矩阵方面的有效性？
- 自动化特征提取的准确性和覆盖率如何，以及与手动整理的数据相比有何差异？
- 如何确保从文本中提取的特征信息的准确性，避免错误地增加或遗漏信息？
背景介绍
这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
- 植物形态特征的自动提取的重要性：
- 利用大型语言模型（LLMs）提取植物特征信息的潜力：
- 为了克服上述挑战，提出了一种新框架，利用最新的LLMs进展，以非结构化文本描述的形式收集和处理植物特征信息，无需手动策划。
- 通过自动复制三个手动创建的物种特征矩阵来评估所提出的方法，该方法成功地为超过一半的所有物种-特征对找到了值，F1得分超过75%。
- 结构化特征数据库的大规模创建的可行性：
- 结果表明，借助LLMs的信息提取能力，目前从非结构化在线文本中大规模创建结构化特征数据库是可行的，其限制在于覆盖所有感兴趣的特征的文本描述的可用性。
- 植物特征数据库的现状和挑战：
- 尽管存在诸如TRY、BIEN或TraitBank等大型社区努力，旨在覆盖所有植物物种，但这些数据库远未全面或具代表性。
- 例如，在TRY版本6中，具有最高特征数量的30个物种中有27个来自西欧，3个来自北美，展示了数据可用性的常见不平衡。
- 同时，TRY中超过80%的植物物种只有10个或更少的特征。
- 此外，为了物种识别的目的，分类学家一直在仔细分类和描述特征，并且最近使用现代机器学习方法来进行这项任务。
- 许多基于特征的描述，捕捉了不同语言和不同词汇的巨大专业知识，以及大量的特征数据，现在可以在线以文本描述的形式找到。
- 然而，获得的数据并不是以结构化、准备处理的格式呈现，需要彻底而辛苦的策划过程才能使其可用。