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SciMMIR：科学多模态信息检索的基准评测
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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，提出了半监督流程用于跨模态信息提取，减轻标注成本。研究人员验证了半监督流程的有效性和效率，并探索了大型语言模型在当前任务中的潜在能力。
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关键要点
- 科学信息提取（SciIE）研究帮助提高研究人员的工作效率和科学进展速度。
- 现有的数据集主要关注论文的特定部分，且为单模态，导致信息提取的复杂性和高昂的注释费用。
- 提出了一个半监督的流程，用于迭代地对文本和表格中的实体及关系进行注释。
- 新资源包括高质量的基准、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新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。
- 验证了半监督流程的有效性和效率，并讨论了其局限性。
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