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统一信息提取（UIE）旨在从非结构化文本中提取各种结构化信息。虽然大型语言模型（LLMS）对UIE表现出了希望，但它们需要大量的计算资源，并且经常难以推广到看不见的任务。我们提出了Ruie（基于r Etrieval的U NIDIFIED I NFORMATION e XTRACTION），该框架利用了文本学习以进行有效的任务概括。ruie介绍了一种新颖的演示选择机制，将LLM偏好与关键字增强的模型相结合，并采用了通过对比度学习和知识蒸馏而训练的双重编码猎犬。作为UIE的第一个可训练的检索框架，Ruie是各种LLM的Univer-sal插件。八个持有数据集的实验结果证明了Ruie的有效性，与指导调用方法和其他检索器相比，F1得分的平均改善分别为19.22和3.22。
ruie：使用大语言模型的基于检索的统一信息提取
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