从科学论文中提取关键信息有助于研究人员提高工作效率并加快科学进展的速度。在过去几年里，科学信息提取（SciIE）的研究见证了数个新系统和基准的发布。然而，现有以论文为中心的数据集主要只关注论文的特定部分（例如摘要），且为单模态（即只有文本或表格），这是因为处理复杂性和高昂的注释费用所导致。此外，核心信息可能存在于文本或表格中，或者跨越二者。为弥补这一数据可用性的差距并实现跨模态信息提取，同时减轻标注成本，我们提出了一个半监督的流程，用于迭代地对文本中的实体、以及表格中的实体和关系进行注释。基于此流程，我们为科学界提供了一些新资源，包括一个高质量的基准、一个大型语料库和一个半监督的注释流程。我们进一步报告了最先进的信息提取模型在提出的基准数据集上的性能作为一个基准。最后，我们探索了像 ChatGPT 这样的大型语言模型在当前任务中的潜在能力。我们的新数据集、结果和分析验证了半监督流程的有效性和效率，同时我们也讨论了其剩余的局限性。

Nov, 2023

介绍了一个通用的框架，用于多个信息提取任务，共享动态构建的跨度图表示，该图由选择最可靠的实体跨度所构成，并使用置信度加权关系类型和共参考建立节点，从而实现共参考和关系类型置信度通过图传播迭代地细化跨度表示，与以前的多任务信息提取框架不同，我们的框架显著优于多个数据集上的多个信息提取任务的最新水平，涵盖了不同的领域。另外，我们观察到跨度枚举方法在检测嵌套跨距实体方面表现出色，在 ACE 数据集上 F1 分数显著提高。

Apr, 2019

这篇论文研究了从科学论文中构建 NLP 知识图谱的端到端构建方法，重点在提取四种类型的关系：任务和数据集之间的关系，任务和评估指标之间的关系，以及相同类型实体之间的关联关系。通过将 SciNLP-KG 框架应用于 ACL 文献库中的 30,000 篇 NLP 论文构建了一个大规模的知识图谱，可支持自动构建 NLP 领域的科学排行榜，并且实验结果表明：所得知识图谱包含高品质信息。

Jun, 2021

本研究通过多任务学习和标签变异的方法，提高科学信息抽取的性能，并展示了标签变异在处理模糊实例和减少数据需求方面的潜力。

Dec, 2023

本文研究了如何利用引文图来提高科学信息提取的准确性，证明结合引文图与文本提取任务能提升科学信息提取的水平。

Jun, 2021

本研究基于一种端到端的设置，同时执行提及提取，共指解决和关系提取，并在实体为中心的评估中进行文档级别的关系提取，特别是解决了以前工作未考虑的共指解决和关系提取之间的交互问题，并提出了显式交互，即图兼容性，以发挥任务特征的作用，通过相互作用的决策来弥合两个任务。本实验证明了该方法的有效性，并取得了比基线高 2.3/5.1 F1 改进的最优性能。

May, 2022

本文通过将问题建模为序列标注，并利用半监督学习方法和数据选择方案，提出了一个基于神经标注模型的关键短语提取和分类算法，该算法在 2017 年 SemEval 科学信息抽取任务中明显优于现有信息抽取方法。

Aug, 2017

本文介绍了一种多任务学习框架，其中任务之间存在双向记忆依赖，并能更准确地进行文档级别的实体和关系抽取，实证研究表明该方法优于现有方法，并在 BioCreative V CDR 语料库上取得了最新成果。

Jul, 2023

本文介绍 SemEval 任务，研究从科学文档中提取关键词语和它们之间的关系，以帮助读者理解哪些文章描述了哪些过程、任务和材料，共有 26 个队伍进行了 3 种评估场景的提交，任务和发现对于研究科学内容、以及广泛的知识库人口和信息提取社区都具有重要意义。

Apr, 2017

我们提出了一个名为 DyGIE ++ 的统一、多任务框架，并通过枚举、精炼和评分文本跨句的局部和全局环境以完成命名实体识别、关系提取和事件提取等三项信息提取任务，利用动态跨句子关系模拟实现了跨句子实体关系抽取，该框架在多个领域的四个数据集上均取得了最好的结果。

Sep, 2019