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研究团队发布希伯来语关系抽取基准数据集HeRE
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AI 综述
2026年10月19日，研究团队在arXiv发布了希伯来语关系抽取基准数据集HeRE。该数据集通过大语言模型引导的知识库对齐降噪方法构建，共包含150万个实例，填补了希伯来语的评测空白，并为低资源语言抽取提供了可复现的构建方案。评测结果显示，开源模型Gemma-4-31B-it取得0.915的F1分数，匹敌API模型GPT-5.4（F1=0.921），并在独立双标注测试集上达到0.844。
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最新进展10月19日 12:00
研究团队发布包含150万实例的希伯来语关系抽取基准HeRE，开源模型表现匹敌商用API。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv 自然语言处理HeRE：基于大语言模型引导知识图谱对齐降噪的希伯来语关系抽取基准
研究团队通过大语言模型引导的知识库对齐降噪，发布了包含 150 万实例的希伯来语关系抽取基准数据集 HeRE。评测显示，开源模型 Gemma-4-31B-it 取得 0.915 的 F1 分数，匹敌 API 模型 GPT-5.4（F1=0.921），并在独立双标注测试集上达到 0.844。该工作填补了希伯来语评测空白，并提供了可复现的低资源语言抽取构建方案。
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