In this work, we adopt three classical joint entity and relation extraction datasets: CoNLL04 [1]}, NYT [2]}, and ACE2005 [3]}.
In GLM-130B, we follow [4]} to formulate such challenges into sequence-to-sequence generation, where our inputs are raw texts and outputs are triples.
We only conduct relation-related tasks for these datasets here and leave the entity-related ones in the named entity recognition section.

В данной работе мы используем три классических набора данных для совместного извлечения сущностей и отношений: CoNLL04 [1], NYT [2] и ACE2005 [3].

В GLM-130B мы следуем [4], чтобы сформулировать такие задачи в генерацию последовательности-последовательности, где наши входные данные - это исходные тексты, а выходные данные - это тройки.

Мы здесь проводим только задачи, связанные с отношениями для этих наборов данных, а задачи, связанные с сущностями, оставляем в разделе распознавания именованных сущностей.