MMM: 多语言互强效应 混合数据集和 Open-domain 信息抽取大型语言模型的测试
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入一个包含英文、日文和中文的 Multilingual MRE 混合数据集 (MMM) 以及利用大型语言模型 (LLMs) 的方法来进行数据集翻译，本文提出了一种方法来解决 Mutual Reinforcement Effect (MRE) 存在的局限性，并展示了 Open-domain Information Extraction Large Language Model...
通用信息抽取大型语言模型（GIELLM）能同时处理多个信息抽取子任务，包括文本分类、情感分析、命名实体识别、关系抽取和事件抽取。通过互相增强效应（MRE），GIELLM在综合任务中表现出色，并在六个日语混合数据集中取得了最先进的结果。这一突破为信息抽取子任务的合并提供了可能。
