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。通过互相增强效应(MRE),GIELLM在综合任务中表现出色,并在六个日语混合数据集中取得了最先进的结果。这一突破为信息抽取子任务的合并提供了可能。
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