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GLiFormer
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- 2026-09-16 product_launch Knowledgator Engineering released GLiFormer, a new encoder framework for information extraction tasks. 来源
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CalOn模型以高效率统一实体、关系和事件提取
研究人员推出CalOn，这是一种新颖的0.6十亿参数编码器，用于统一信息提取。该模型通过联合处理文本和类型定义，可以同时识别实体、关系和事件。CalOn在40个基准测试中取得了最先进的性能，在关系提取和事件提取任务中优于现有模型。该模型的架构允许高效处理，达到每秒120个句子，这比GLiNER2等先前方法快得多。
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Knowledgator发布GLiFormer，用于无Token信息提取
Knowledgator Engineering推出了GLiFormer，一个用于信息提取任务的新型编码器框架。该模型提供Base（2.642亿参数）和Large（5.756亿参数）版本，无需生成Token即可执行命名实体识别、文本分类、关系提取和嵌套JSON结构化。GLiFormer在基准测试中取得了有竞争力的性能，特别是在嵌套JSON提取方面，其Large版本达到了91.10 F1分数，并且在这些任务上比传统LLM具有显著的速度优势。