Mirror：面向各类信息抽取任务的通用工具
针对信息抽取任务繁多，各任务之间无法有效共享知识的问题，我们设计了一种统一的信息抽取框架，从而促进模型对于各任务的能力。该框架不仅支持命名实体识别、关系抽取、事件抽取等传统任务，也支持文本分类、多元抽取、非连续实体抽取、阅读理解等复杂任务。我们还对任务预训练数据进行了消融实验，结果发现分类和阅读理解任务对信息抽取任务有着良好的提升作用。
基于此框架，我们开发了一套通用的工具，从而方便用户快速完成各类信息的抽取。
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Informasi Tambahan
| Field | Nilai |
|---|---|
| Data last updated | 8 Maret 2024 |
| Metadata last updated | 8 Maret 2024 |
| Dibuat | 8 Maret 2024 |
| Format | Python |
| Lisensi | Apache-License-2.0 |
| Datastore active | False |
| Has views | False |
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