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面向强健的通用信息提取：基准测试、评估与解决方案
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过引入新基准数据集和增数据方案，旨在增强通用信息提取（UIE）的鲁棒性。实验结果表明，仅使用15%的数据即可提升7.5%的性能。
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关键要点
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本研究旨在增强通用信息提取（UIE）的鲁棒性。
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引入新的基准数据集和增数据方案。
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当前基准数据集在评估UIE模型的鲁棒性上存在局限性。
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使用大型语言模型（LLMs）生成更丰富、更真实的扰动。
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提出基于动态选择困难样本的增数据方案。
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实验结果显示仅使用15%的数据即可在三个信息提取任务上平均提升7.5%的相对性能。
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