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镜映：一种适用于各种信息抽取任务的通用框架
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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
本文介绍了一种新的信息提取框架，通过构建跨度图和迭代细化来提高实体识别和关系抽取的准确性，该框架在多个领域和数据集上超越了现有技术水平。
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关键要点
- 介绍了一种通用的信息提取框架，适用于多个任务。
- 框架通过动态构建的跨度图表示来提高实体识别和关系抽取的准确性。
- 跨度图由选择最可靠的实体跨度构成，并使用置信度加权关系类型和共参考建立节点。
- 框架通过图传播迭代细化跨度表示，显著优于现有技术水平。
- 该框架在多个数据集上表现出色，涵盖不同领域。
- 观察到跨度枚举方法在检测嵌套跨距实体方面效果显著，ACE 数据集上的 F1 分数提高。
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