通过信息流展示相互增强效应
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。互相增强效应 (Mutual Reinforcement Effect) 研究了文本分类任务中词级别和文本级别分类之间的协同关系，探讨了两个分类级别的互相促进性能的机制。使用信息流分析来观察和验证了互相增强效应理论，并将其应用于提示学习，以加强模型对文本级别分类标签的预测，实验证实了词级别信息增强整体文本理解的观点。
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。GIELLM在日语混合数据集中表现出色，并提供了统一的框架来合并信息抽取子任务。
