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解锁科学：跨模态科学信息提取的新型数据集和基准
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
科学信息提取（SciIE）研究发布了多个新系统和基准，提出了一个半监督的流程来弥补数据可用性差距并实现跨模态信息提取。该流程为科学界提供了高质量的基准、大型语料库和半监督的注释流程。新数据集、结果和分析验证了半监督流程的有效性和效率。
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关键要点
- 科学信息提取（SciIE）研究发布了多个新系统和基准。
- 现有数据集主要关注论文的特定部分，且为单模态。
- 提出了一个半监督的流程来弥补数据可用性差距并实现跨模态信息提取。
- 该流程用于迭代地对文本和表格中的实体及关系进行注释。
- 为科学界提供了高质量的基准、大型语料库和半监督的注释流程。
- 报告了最先进的信息提取模型在基准数据集上的性能。
- 探索了大型语言模型如ChatGPT在信息提取任务中的潜在能力。
- 新数据集、结果和分析验证了半监督流程的有效性和效率。
- 讨论了半监督流程的剩余局限性。
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