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2024-03-27 03:50

MixRED 是一个创新的混合型跨语言关系抽取数据集，旨在提供丰富的跨语言环境下的实体关系抽取训练资源。 关系抽取作为自然语言处理的关键任务，应用场景广泛，但目前研究主要集中在单语种或跨语言增强抽取上，而在混合语种（即代码切换）场景下的关系抽取研究尚存较大空白。鉴于缺乏针对性的数据集，现有模型在混合语种环境下的效果尚未得到充分验证。因此，我们提出了一个名为MixRE的新任务，旨在探讨混合语种场景下的关系抽取，并构建了首个人工标注数据集MixRED来支持此任务的研究。同时，我们在MixRED数据集上对最前沿的监督模型和大型语言模型（LLMs）进行了评测，揭示了它们在混合语种场景下的优劣势。此外，我们深入分析了影响MixRE任务中模型性能的各种因素，并找出了提升监督模型和LLMs在此新颖任务中性能的潜在途径。 原文链接:[\[2403.15696\] MixRED: A Mix-lingual Relation Extrac...](https://arxiv.org/abs/2403.15696 "[2403.15696] MixRED: A Mix-lingual Relation Extrac...") #arXiv论文# #LLM应用# #数据挖掘#

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MixRED 是一个创新的混合型跨语言关系抽取数据集，旨在提供丰富的跨语言环境下的实体关系抽取训练资源。 关系抽取作为自然语言处理的关键任务，应用场景广泛，但目前研究主要集中在单语种或跨语言增强抽取上，而在混合语种（即代码切换）场景下的关系抽取研究尚存较大空白。鉴于缺乏针对性的数据集，现有模型在混合语种环境下的效果尚未得到充分验证。因此，我们提出了一个名为MixRE的新任务，旨在探讨混合语种场景下的关系抽取，并构建了首个人工标注数据集MixRED来支持此任务的研究。同时，我们在MixRED数据集上对最前沿的监督模型和大型语言模型（LLMs）进行了评测，揭示了它们在混合语种场景下的优劣势。此外，我们深入分析了影响MixRE任务中模型性能的各种因素，并找出了提升监督模型和LLMs在此新颖任务中性能的潜在途径。 原文链接:[\[2403.15696\] MixRED: A Mix-lingual Relation Extrac...](https://arxiv.org/abs/2403.15696 "[2403.15696] MixRED: A Mix-lingual Relation Extrac...") #arXiv论文# #LLM应用# #数据挖掘#

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MixRED 是一个创新的混合型跨语言关系抽取数据集，旨在提供丰富的跨语言环境下的实体关系抽取训练资源。 关系抽取作为自然语言处理的关键任务，应用场景广泛，但目前研究主要集中在单语种或跨语言增强抽取上，而在混合语种（即代码切换）场景下的关系抽取研究尚存较大空白。鉴于缺乏针对性的数据集，现有模型在混合语种环境下的效果尚未得到充分验证。因此，我们提出了一个名为MixRE的新任务，旨在探讨混合语种场景下的关系抽取，并构建了首个人工标注数据集MixRED来支持此任务的研究。同时，我们在MixRED数据集上对最前沿的监督模型和大型语言模型（LLMs）进行了评测，揭示了它们在混合语种场景下的优劣势。此外，我们深入分析了影响MixRE任务中模型性能的各种因素，并找出了提升监督模型和LLMs在此新颖任务中性能的潜在途径。 原文链接:[\[2403.15696\] MixRED: A Mix-lingual Relation Extrac...](https://arxiv.org/abs/2403.15696 "[2403.15696] MixRED: A Mix-lingual Relation Extrac...") #arXiv论文# #LLM应用# #数据挖掘#

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MixRED 是一个创新的混合型跨语言关系抽取数据集，旨在提供丰富的跨语言环境下的实体关系抽取训练资源。 关系抽取作为自然语言处理的关键任务，应用场景广泛，但目前研究主要集中在单语种或跨语言增强抽取上，而在混合语种（即代码切换）场景下的关系抽取研究尚存较大空白。鉴于缺乏针对性的数据集，现有模型在混合语种环境下的效果尚未得到充分验证。因此，我们提出了一个名为MixRE的新任务，旨在探讨混合语种场景下的关系抽取，并构建了首个人工标注数据集MixRED来支持此任务的研究。同时，我们在MixRED数据集上对最前沿的监督模型和大型语言模型（LLMs）进行了评测，揭示了它们在混合语种场景下的优劣势。此外，我们深入分析了影响MixRE任务中模型性能的各种因素，并找出了提升监督模型和LLMs在此新颖任务中性能的潜在途径。 原文链接:[\[2403.15696\] MixRED: A Mix-lingual Relation Extrac...](https://arxiv.org/abs/2403.15696 "[2403.15696] MixRED: A Mix-lingual Relation Extrac...") #arXiv论文# #LLM应用# #数据挖掘#

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MixRED 是一个创新的混合型跨语言关系抽取数据集，旨在提供丰富的跨语言环境下的实体关系抽取训练资源。 关系抽取作为自然语言处理的关键任务，应用场景广泛，但目前研究主要集中在单语种或跨语言增强抽取上，而在混合语种（即代码切换）场景下的关系抽取研究尚存较大空白。鉴于缺乏针对性的数据集，现有模型在混合语种环境下的效果尚未得到充分验证。因此，我们提出了一个名为MixRE的新任务，旨在探讨混合语种场景下的关系抽取，并构建了首个人工标注数据集MixRED来支持此任务的研究。同时，我们在MixRED数据集上对最前沿的监督模型和大型语言模型（LLMs）进行了评测，揭示了它们在混合语种场景下的优劣势。此外，我们深入分析了影响MixRE任务中模型性能的各种因素，并找出了提升监督模型和LLMs在此新颖任务中性能的潜在途径。 原文链接:[\[2403.15696\] MixRED: A Mix-lingual Relation Extrac...](https://arxiv.org/abs/2403.15696 "[2403.15696] MixRED: A Mix-lingual Relation Extrac...") #arXiv论文# #LLM应用# #数据挖掘#

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