Fine-tuned large language models integrated into the Retrieval-Augmented-based approach demonstrate exceptional performance in identifying implicit relations, surpassing previous results on SemEVAL and achieving substantial gains on TACRED, TACREV, and Re-TACRED datasets.

Jun, 2024

本文使用了 ICL 框架下的 OpenAI 模型，采用两种检索策略在 REFinD 数据集中取得了较好的结果，获得了第 4 名的成绩，最佳 F1 分数为 0.718。

Jun, 2023

本研究介绍了 GPT-RE，这是一种解决大型语言模型在关系提取中局限性的方法，包括任务特定实体表现的使用和黄金标签引导推理逻辑的使用。该方法在四个数据集上的实验结果表明其超过了 GPT-3 基线并且在 Semeval 和 SciERC 数据集上实现了 SOTA 表现。

May, 2023

通过元训练框架（Micre）提高零样本和小样本关系抽取任务中大语言模型（LLMs）的上下文学习能力，实现更好的任务泛化。

Apr, 2024

本研究表明，在语义上相似的演示可以提高大型语言模型的性能，这可以通过呈现一些示范来完成，并且可以有效地对大量语言和任务进行泛化，同时，我们还引入了任务特定的演示检索器，以进一步提高性能。

May, 2023

本文提出了一种新的关系抽取框架 RE2，通过运用连续性和稀疏性因素来获取有关联且连贯的理由，从而解决了保留相关内容和移除噪声段落的难题。

May, 2023

通过集成大型语言模型和自然语言推理模块，我们提出一种自动标注方法来生成关系三元组，从而增强文档级关系数据集，我们通过介绍增强的数据集 DocGNRE 展示了我们方法的有效性，该方法在重新注释众多长尾关系类型方面表现出色，并且在推进广义语言语义理解方面提供了实际好处。

Nov, 2023

通过引入 AutoRE 模型和 RHF (Relation-Head-Facts) 的新型 RE 提取范式，结合 QLoRA (Parameters Efficient Fine Tuning) 算法构建了一个易于扩展的 DocRE 框架，在 RE-DocRED 数据集上展现了最佳性能，超过 dev 和 test 集合上分别为 TAG 10.03% 和 9.03% 的最新结果。

Mar, 2024

使用 c-ICL 方法，通过整合正确和错误的示例构造，通过使用正确的示例以及最近的正类示例，通过上下文学习展示来提高大型语言模型在信息提取方面的性能。

Feb, 2024

通过使用语言模型生成初始种子实例并结合反馈进行改进，在关系抽取任务中实现零样本学习，取得了较基准方法更好的性能。

Feb, 2024