XNLP: An Interactive Demonstration System for Universal Structured NLP

要約

構造化自然言語処理（XNLP）は自然言語処理（NLP）の重要なサブセットであり、テキストの基本的な意味や構文構造を理解する必要がある。最近、XNLPタスクの特定のカテゴリーに対する普遍的な解決策を模索する取り組みが行われていますが、すべてのXNLPタスクを統合するための包括的で効果的なアプローチは長い間開発されていません。一方、XNLPデモシステムは様々なXNLPタスクを探求する研究者にとって不可欠ですが、既存のプラットフォームは、例えば、少数のXNLPタスクをサポートすることに限定され、インタラクティブ性と普遍性に欠けています。この目的のために、私たちは先進的なXNLPデモンストレーション・プラットフォームを提案します。このプラットフォームでは、LLMを活用することで、普遍的なXNLPを実現することを提案します。全体として、我々のシステムはユニバーサルXNLPモデリング、高性能、解釈可能性、スケーラビリティ、インタラクティブ性を含む多面的な進歩を遂げ、コミュニティにおける多様なXNLPタスクを探求するための統一されたプラットフォームを提供する。XNLPはオンライン：https://xnlp.haofei.vip

要約(オリジナル)

Structured Natural Language Processing (XNLP) is an important subset of NLP that entails understanding the underlying semantic or syntactic structure of texts, which serves as a foundational component for many downstream applications. Despite certain recent efforts to explore universal solutions for specific categories of XNLP tasks, a comprehensive and effective approach for unifying all XNLP tasks long remains underdeveloped. In the meanwhile, while XNLP demonstration systems are vital for researchers exploring various XNLP tasks, existing platforms can be limited to, e.g., supporting few XNLP tasks, lacking interactivity and universalness. To this end, we propose an advanced XNLP demonstration platform, where we propose leveraging LLM to achieve universal XNLP, with one model for all with high generalizability. Overall, our system advances in multiple aspects, including universal XNLP modeling, high performance, interpretability, scalability, and interactivity, providing a unified platform for exploring diverse XNLP tasks in the community. XNLP is online: https://xnlp.haofei.vip

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