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Chengzhi Zhang
Chengzhi Zhang
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LLM 增强学术论文中的知识实体关系抽取 · 跟踪 3 个来源
一篇新研究论文探讨了使用大型语言模型 (LLM) 改进学术文章中知识实体关系抽取 (KERE) 的各种策略。该研究评估了多种方法，包括闭源 LLM 提示、LoRA 适配的开源 LLM 以及 LLM 增强的小型语言模型 (SLM)。实验结果表明，LoRA 适配的 T5 模型在摘要和全文数据集上均取得了最高的性能，宏观 F1 分数分别为 0.7408 和 0.7013。研究还强调，LLM 有助于减轻 SLM 中的错误，其有效性因错误类型而异。
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LLMs 在生物医学和 NLP 关系提取任务上进行基准测试 · 已追踪 2 个来源
一篇新论文对大语言模型 (LLM) 在生物医学关系提取方面进行了基准测试，发现 OpenAI O1 和 Gemini 2.0 Pro 等专有模型取得了最先进的结果。该研究利用 SNPPhenA 语料库执行了句子级、摘要级和关联强度分类等任务。OpenAI O1 在少样本句子级分类方面表现出色，而 Gemini 2.0 Pro 在具有挑战性的关联强度任务上表现最佳。另一篇论文介绍了 SciNLP，这是一个专门针对自然语言处理 (NLP)…