- EMNLP利用结构化信息进行可解释的多跳问题回答和推理
构建和利用语义结构的多跳问题回答框架，通过神经模型和连续思维机制提高推理能力，并结合信息抽取和提取的语义结构实现更准确和可解释的问题回答。
- 检索增强的通用信息提取代码生成
Code4UIE 是基于 LLMs 的一种通用检索增强代码生成框架，针对信息抽取任务。它采用 Python 类来以通用方式定义各种结构化知识的任务特定模式，并且利用上下文学习机制指导 LLMs 生成恰当的代码，以从文本中提取知识。Code4 - 基于点扩散函数正则化和主动学习的图像恢复
通过深度学习的图像修复算法与高保真度望远镜模拟器相结合的新型图像修复算法，可以有效增强模糊图像的细节结构，提高观测图像的质量，用于大规模天文巡天数据的信息提取，推动天文研究领域的进展。
- EMNLP联合实体和关系提取：基于跨度修剪和超图神经网络
我们提出了一种基于超图神经网络的 PL-marker 模型的 Entity and Relation Extraction (ERE) 方法，采用高召回修剪机制来减轻错误传播，并在建立的超图上运行超图神经网络进行高阶推理，实验结果显示在 E - EMNLP多跳空间推理中的提取与推理解耦合
我们在这篇论文中探讨了利用信息提取和推理进行解耦来解决空间推理中遇到的挑战，并通过与无明确设计这些部分的最新技术基准进行比较，实验证明解耦的有效性，展示了增强模型在现实数据领域中的泛化能力。
- EMNLP指导与提取：面向按需信息提取的指令调优
基于大型语言模型的指令跟随能力，我们提出了新的范式：按需信息提取，以满足真实用户的个性化需求。通过 InstructIE 基准测试及 ODIE 模型，我们展示了在信息提取领域的显著性能提升。
- EMNLP阅读顺序的重要性：通过标记路径预测从视觉丰富的文档中提取信息
通过预训练的多模态模型和令牌路径预测，解决了扫描文档中实体命名识别的困难并提供了有效的信息提取解决方案。
- 减少使用大型语言模型从财务报告中提取信息中的错觉
利用大型语言模型提取财务分析师关键信息，通过结合检索增强生成技术和元数据减少幻觉，高效地从公司财报问答部分提取准确信息。
- 重构材料四面体：材料信息提取中的挑战
材料科学文献信息提取中的机器学习挑战及建立材料知识库的启示。
- 利用现成大型语言模型进行自动临床编码
利用大型预训练生成语言模型开发出零样本和少样本编码分配的实用解决方案，通过信息提取，利用 ICD 本体论和专业临床编码任务描述，检索相关提及，并利用 GPT-4 在第二阶段进行元细化，实现了自动 ICD 编码的方法，无需任务特定的学习，而在 - 利用增强的指令对大型语言模型进行精细化信息提取的基准测试
引入了一种为大型语言模型定制的细粒度信息抽取基准数据集，通过评估发现编码器 - 解码器模型在泛化到未见过的信息类型方面表现良好，而 ChatGPT 对于新任务形式具有更大的适应性。结果还表明，性能不仅仅取决于模型规模，还强调了架构、数据多样 - GoLLIE：注释指南提升零样本信息提取
GoLLIE 模型是一种基于大型语言模型的信息抽取模型，通过遵循详细的注释指南，能够在未见过的任务上获得零样本结果，并在综合评估中表现优于之前的尝试。
- OmniEvent: 事件全面、公正且易于使用的工具包
事件理解工具 OmniEvent 实现了全面性、公平性和易用性，支持主流建模范式并处理 15 个广泛使用的英文和中文数据集，提供现成的模型和模块化框架，方便用户实施和评估新的事件理解模型。
- 比特币：基于双向标记和监督对比学习的联合关系三元抽取框架
BitCoin 是一种创新的双向标记和监督对比学习的联合关系三元组提取框架，通过考虑主体和客体之间的多个正例，引入惩罚项来防止过度相似度，并实现了从主体到客体和从客体到主体的三元组提取。实验结果表明，BitCoin 在基准数据集上取得了最先 - AMuRD：跨语言键信息提取与分类的注释多语种收据数据集
本文介绍了一种用于收据提取的新颖多语言数据集，解决了信息提取和项目分类中的关键挑战，并介绍了 InstructLLaMA 方法，在关键信息提取和项目分类方面实现了 0.76 的 F1 分数和 0.68 的准确性。
- 构建越南法律案例的知识图谱与异质图
该研究提出了一种用于法律案例文件和相关法律的知识图构建方法，旨在高效组织法律信息并增强各种下游任务。通过数据爬取、信息提取和知识图部署三个主要步骤，利用自然语言处理技术从非结构化文本中提取法院、案例、领域和法律等实体及其关系，建立异构图，为 - MM层次序列标注的简历解析：实证研究
提取信息从简历通常被制定为一个两阶段的问题，首先对文档进行分段，然后分别处理每个段落以提取目标实体。相反，我们将整个问题分为两个层次的序列标注 —— 行和标记，并研究用于同时解决两个任务的模型架构。我们建立了英文、法文、中文、西班牙文、德文 - 使用特定的预训练任务提高商业文件信息提取
在这篇论文中，我们使用了一种预先训练在商业文件集合上的语言模型 LayoutLM，并引入了两个新的预训练任务，进一步提高其提取相关信息的能力。第一个任务旨在更好地理解文档的复杂布局，第二个任务侧重于数字值及其数量级。通过这些任务，模型可以学 - NESTLE：法律语料统计分析的无代码工具
NESTLE 是一个无代码工具，用于大规模法律语料库的统计分析，其通过搜索引擎、端到端信息抽取系统和大型语言模型为用户提供文档检索、信息提取和数据可视化功能，无需编写任何代码，可以提供定制化的统计分析，提高效率和降低成本。
- 使用 ChatGPT 进行基于放射学报告的零样本信息提取
大规模语言模型 ChatGPT 可用于从放射学报告中提取有用信息，但仍需进一步改进。