科学信息提取（SciIE）研究发布了新系统和基准，提出了半监督流程以实现跨模态信息提取，减轻标注成本。该流程注释文本和表格中的实体和关系，并提供了高质量基准、大型语料库和半监督注释流程。研究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任务中的潜在能力。

科学信息提取（SciIE）研究发布了多个新系统和基准，提出了半监督的注释流程以实现跨模态信息提取并减轻标注成本。该研究提供了高质量的基准、大型语料库和半监督的注释流程，并验证了其有效性和效率，同时讨论了其局限性。

科学信息提取（SciIE）研究发布了多个新系统和基准，提出了半监督的注释流程以实现跨模态信息提取并减轻标注成本。研究人员提供了高质量的基准、大型语料库和半监督的注释流程，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。

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。

科学信息提取（SciIE）研究发布了多个新系统和基准，提出了一个半监督的流程来弥补数据可用性差距并实现跨模态信息提取。该流程为科学界提供了高质量的基准、大型语料库和半监督的注释流程。新数据集、结果和分析验证了半监督流程的有效性和效率。