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信息抽取 （Information Extraction: IE）是把文本里包含的信息进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始文本，输出的是固定格式的信息点。信息点从各种各样的文档中被抽取出来，然后以统一的形式集成在一起。这就是信息抽取的主要任务。信息以统一的形式集成在一起的好处是方便检查和比较。 信息抽取技术并不试图全面理解整篇文档，只是对文档中包含相关信息的部分进行分析。至于哪些信息是相关的，那将由系统设计时定下的领域范围而定。
SAIL: Sample-Centric In-Context Learning for Document Information Extraction
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Utilizing Large Language Models for Information Extraction from Real Estate Transactions
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LDP: Generalizing to Multilingual Visual Information Extraction by Language Decoupled Pretraining
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M$^{3}$D: A Multimodal, Multilingual and Multitask Dataset for Grounded Document-level Information Extraction
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Schema-Driven Information Extraction from Heterogeneous Tables
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Information Extraction from Clinical Notes: Are We Ready to Switch to Large Language Models?
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LLM-IE: A Python Package for Generative Information Extraction with Large Language Models
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Increasing the Accessibility of Causal Domain Knowledge via Causal Information Extraction Methods: A Case Study in the Semiconductor Manufacturing Industry
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AlignXIE: Improving Multilingual Information Extraction by Cross-Lingual Alignment
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Document Parsing Unveiled: Techniques, Challenges, and Prospects for Structured Information Extraction
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Collage: Decomposable Rapid Prototyping for Information Extraction on Scientific PDFs
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Leveraging Large Language Models for Medical Information Extraction and Query Generation
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