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基于时间线的句子分解与上下文学习的时间事实提取
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了从自然语言文本中提取时间事实的方法，提出了基于时间轴的句子分解策略，并利用大型语言模型进行上下文学习。同时，介绍了一种将大型语言模型的分解能力与传统小型预训练语言模型的微调相结合的方法（TSDRE）。实验结果表明，该方法在时间事实提取数据集上取得了最先进的结果。
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关键要点
- 研究从自然语言文本中提取时间事实的方法。
- 提出基于时间轴的句子分解策略。
- 利用大型语言模型进行上下文学习，以提高时间轴的理解细粒度。
- 介绍了一种结合大型语言模型分解能力与传统小型预训练语言模型微调的方法（TSDRE）。
- 构建了复杂的时间事实提取数据集进行评估。
- 实验结果在HyperRED-Temporal和ComplexTRED数据集上取得了最先进的结果。
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