- 文档索引的未来：GPT 和 Donut 革新目录内容处理
该论文介绍了一种创新方法，利用两个先进的 AI 模型 (Donut 和 OpenAI GPT-3.5 Turbo) 自动从复杂的规范文档中提取结构化信息，通过获取建筑规范文档的目录，将目录文本结构化为 JSON 数据，实现了卓越的准确性 ( - 不含涉密术语和不必要解释的无泪 MRL 解析：以希伯来语为例
在形态丰富的语种中，通过一种新的 “翻转管道” 方法，直接在整个单词单元上进行专家分类器的决策，再综合其预测，从而在希伯来语词性标注和依存句法分析上取得了新的技术水平，并在其他希伯来语自然语言处理任务上接近最新技术水平。
- COLINGChatUIE：基于大型语言模型的基于聊天的统一信息提取探索
本文介绍了 ChatUIE，这是一个基于 ChatGLM 构建的创新统一信息提取框架，使用强化学习来改进和使各种任务相一致，同时还整合了生成约束来解决输入中不存在元素的问题，实验证明 ChatUIE 可以显著提高信息提取的性能，稍微降低了聊 - 多核 k 均值聚类的核相关 - 不相似性
通过综合使用核相关性和差异性，我们提出了一种新的方法来提取非线性信息和实现最优聚类，从而提高聚类的性能。
- 基于正则化的迁移学习方法在通过指导的图解码器中的信息提取
本研究提出了一种基于正则化的迁移学习方法，通过指导图解码器进行信息提取（IE）。我们构建了一个指令池，用于各种 IE 任务的数据集，然后提出了一个指导图解码器。通过基于相应指令将各种复杂结构解码为图的方式，我们可以学习和转移与现有数据集共享 - 层次化多模态预训练以理解视觉丰富的网页
通过整合文本、结构和图像等多模态信息，使用多模态预训练网络进行自动文档理解和信息提取，实现了对网页的深入理解，显著提高了网页理解任务的性能。
- Mixer 不仅仅是一个模型
这篇研究论文介绍了一种名为 ASM-RH 的新型模型，它结合了时间和频率域的特点，特别适用于音频数据，并在多个分类任务中取得了有希望的成果。
- COLING信息抽取中使用银标准数据进行零样本分类任务的研究
该论文提出了一种新的框架 Clean-LaVe，旨在利用银标数据提高零样本性能。该框架在零样本关系分类任务上超过基线 5% 和 6%，在零样本跨语言关系分类任务上超过基线 3%-7%，在零样本事件参数分类任务上超过基线 8%。
- COLING基于深度学习的食谱命名实体识别模型
通过对三个数据集进行分析，我们发现进行了细粒度微调的 spaCy-transformer 成为最佳模型，对于手动注释、增强注释和机器注释数据集，它的宏 F1 分数分别为 95.9％、96.04％和 95.71％。
- MM基于扩散模型的隐性检测视角下的关系三元组抽取
基于扩散模型的隐形角度关系三元组抽取是一种创新方法，旨在解决关系三元组抽取中存在的冗余信息和不完整识别等挑战，实验证明其达到了最先进的性能，并具有优越的推理速度和低计算复杂度。
- IEPile: 挖掘大规模基于模式的信息抽取语料库
通过构建综合的双语（英语和汉语）信息抽取指示语料库 IEPile，可以提高大语言模型在信息抽取中的性能，尤其是零样本泛化能力。
- 结合语言和图模型进行 Web 上的半结构化信息提取
关系抽取是一种从网络上挖掘人类知识的高效方式，本文提出了一种名为 GraphScholarBERT 的开放领域信息抽取方法，它能够从半结构化的网页中提取目标关系，并能在未见过的领域中进行泛化，无需额外数据或训练，并且与搜索关键词完全匹配。实 - 使用 LLMs 创建细粒度实体类型分类法
通过使用 GPT-4 和其高级版本 GPT-4 Turbo，本研究探讨了它们在自主开发详细实体类型分类系统方面的潜力。我们的目标是构建一个全面的分类系统，从广泛的实体类型分类开始，包括对象、时间、地点、组织、事件、行动和主题等，类似于现有的 - C-ICL: 对比上下文学习的信息抽取
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。
- 能源语料库中的知识发现和信息抽取的自然语言处理
应用自然语言处理方法，利用三种无监督模型 (Latent Dirichlet Allocation、Word2Vec 和 Transformer) 分析大规模特定主题科学文章的能源相关内容并实现文本的信息提取和知识发现，同时展示了能源材料研 - ACLSumRec：一个使用开放领域对话的推荐框架
提出了一个新的框架 SumRec，用于从开放领域的聊天对话中推荐信息。这个框架使用了大型语言模型来提取讲话者和物品的特征，并根据用户的类型生成讲话者信息的摘要和物品信息的推荐。实验结果表明，SumRec 框架提供了比使用对话和物品描述的原始 - 利用大型语言模型进行结构化实体提取
本研究论文研究了当前结构化实体提取方法的挑战和限制，并提出了一种新的方法来解决这些问题。通过将整个提取任务分解为多个阶段，我们的模型利用大型语言模型的强大能力，提供了更好的效果和效率，从而在结构化实体提取领域取得了突破性的成果。
- ANLS*- 生成式大语言模型通用文档处理度量
该论文介绍了一种用于评估生成模型的新度量指标 ANLS*，扩展了现有的 ANLS 度量，适用于信息提取和分类等各种任务，并通过评估 7 个不同数据集和 3 个不同的生成模型，证明了该度量指标的重要性。此外，还对一种新型的文档提示生成技术 S - 从实体中心的视角重新思考预训练的文本布局模型的评估
我们介绍了一个用于评估 PTLMs 的信息提取能力的理想基准，并引入了 EC-FUNSD，一个用于评估语义实体识别和实体链接的实体中心基准，该数据集包含多种文档布局格式和语义驱动实体及其关系的注释。实验结果表明，最先进的 PTLMs 在现有 - NanoNER：利用专家知识和远程监督进行纳米生物学的命名实体识别
NanoNER 是基于本体知识和远程监督学习的专业领域命名实体识别模型，在 Nano 生物学领域检测先前已知实体的识别准确性为 0.98，并展示了发现新实体的能力（精确度为 0.77 至 0.81），该方法对外部资源的依赖性和 30% 的识