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relationship extraction
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新的LA-RL框架增强大型语言模型信息抽取能力
研究人员开发了LA-RL，一个旨在提高大型语言模型信息抽取能力的新型框架。该方法使用任务特定的诊断标签来指导自我纠正，使模型能够识别和修复与缺失跨度、不正确标签或无效关系顺序相关的错误。在命名实体识别、关系抽取和事件抽取任务上的实验表明，与标准的监督微调相比，性能有了显著提升，在SciER和DuEE1.0等数据集上尤为突出。
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新技术使用负面示例来改进LLM信息抽取
研究人员推出了一种新颖的少样本信息抽取技术LC-ICL，该技术使用大型语言模型。该方法通过将正确的（正面）和不正确的（负面）示例纳入上下文学习演示中来提高性能。负面示例带有错误原因标签，提供了关于某些预测为何失败的详细见解，并帮助模型避免重复错误。实验表明，LC-ICL在各种数据集上优于现有的少样本上下文学习方法。