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ImplicitAVE：一个开源数据集和隐式属性值提取的多模态 LLMs 基准
通过 ImplicitAVE 数据集，本研究提供了第一个公开的多模态隐式属性值提取数据集，并探索了多模态大型语言模型在隐式属性值提取中的应用，为多模态大型语言模型在 ImplicitAVE 数据集上建立了综合基准。
PDF2 months ago
探索生成模型提取产品标题的联合属性值
本文提出了基于生成式框架的 Attribute Value Extraction 任务处理方法。通过将 AVE 任务定义为生成问题并提出了单词序列和位置序列两种生成式范例。在两个数据集上进行实验，结果表明所提出的框架可以无需额外标记或任务特
PDF2 years ago
统一学习方案与动态范围最小化提升多模态电子商务属性值提取
该研究旨在通过统一学习方案和动态范围缩小，提高多模式电子商务属性值提取的性能，通过预训练模型和动态范围缩小方法，将多模式任务联合训练，并选择属性原型来改进当前方法的预测性。
PDF2 years ago
ACL基于知识的简单有效的查询扩展实现 QA 型产品属性提取
提出基于简单知识驱动的查询扩展方法，从训练数据中检索查询的值，通过两个方法来训练模型，结果表明该方法在电商网站上的属性值提取任务中具有较好的性能提升，特别是对于罕见和模糊的属性的提取效果更明显。
PDF2 years ago