GoLLIE是一种遵循注释指南进行信息抽取的大规模语言模型，在零样本信息抽取方面优于以往方法。它允许用户根据即时定义的注释模式进行推断，不仅依赖已编码知识。GoLLIE的代码和模型公开发布，适用于各种任务，并提供了开箱即用的实例笔记本和定制任务支持。

该项目汇总了自然语言处理（NLP）领域的常见面试题和详细解析，包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析，帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外，还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法，全面助力NLP面试准备。

transformers_tasks提供了多种NLP任务的实现，基于Huggingface transformers库，用户可以便捷加载及训练模型，并根据自己数据集进行微调。包括文本匹配、信息抽取、Prompt任务等多种功能，适用于Python 3.6+和多种操作系统，满足不同NLP应用需求。

此项目引入了一种新型线性化方法，将关系抽取重新定义为序列到序列任务。通过BART模型，实现了超200种关系类型的端到端抽取，简化传统多步骤流程并减少错误传播。该模型在多个关系抽取和分类基准上表现出色，并提供多语言版本mREBEL和数据集支持，适用于各种信息抽取应用。

Awesome-LLM4IE-Papers项目收录了大型语言模型在信息抽取领域的前沿论文。涵盖命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务，以及监督微调、少样本和零样本学习等技术。项目还包括特定领域应用、评估分析和相关工具。通过持续更新，为研究人员提供LLM驱动的信息抽取最新进展，促进该领域的学术交流与技术创新。

这个开源项目提供了全面的NLP学习资源，涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径，同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用，适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。

nlp_paper_study项目是一个综合性NLP学习资源库，涵盖论文阅读方法、经典会议论文解读、理论学习和实战经验。内容包括transformer、预训练模型、信息抽取、知识图谱等多个NLP主题，从基础到前沿。项目还提供竞赛经验和实用工具介绍，帮助研究者和工程师系统掌握NLP知识，提升科研与应用能力。

IEPile是一个包含0.32B tokens的双语信息抽取指令数据集,整合了26个英文和7个中文信息抽取数据集。采用基于模式的分批指令生成策略,IEPile支持多种信息抽取任务。研究者利用IEPile对Baichuan2-13B-Chat和LLaMA2-13B-Chat模型进行微调,在全监督和零样本信息抽取任务中均实现了显著性能提升。项目提供了详细的数据格式说明和模型训练指南。

YAYI-UIE是一个信息抽取统一大模型，基于百万级高质量数据训练而成。该模型支持命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务，涵盖通用、安全、金融、生物、医疗等多个领域。YAYI-UIE在多个中英文数据集上展现出优秀的零样本性能，为信息抽取研究和应用提供了有力工具。作为开源项目，YAYI-UIE促进了中文预训练大模型社区的发展，推动了开放人工智能生态系统的建设。