IEPile：大规模信息提取语料库
这是论文 IEPile: Unearthing Large-Scale Schema-Based Information Extraction Corpus 的官方仓库
我们精心收集并清洗了现有的信息提取（IE）数据，共整合了26个英文IE数据集和7个中文IE数据集。如图1所示，这些数据集覆盖了包括通用、医学、金融等多个领域。
本研究采用了所提出的“基于schema的轮询指令构造方法”，成功创建了一个名为 IEPile 的大规模高质量IE微调数据集，包含约0.32B tokens。
基于IEPile，我们对 Baichuan2-13B-Chat 和 LLaMA2-13B-Chat 模型应用了 Lora 技术进行了微调。实验证明，微调后的 Baichuan2-IEPile 和 LLaMA2-IEPile 模型在全监督训练集上成绩斐然，并且在零样本信息提取任务中取得了提升。
如果您使用IEPile或代码，请引用以下论文：
@article{DBLP:journals/corr/abs-2402-14710,
author = {Honghao Gui and
Hongbin Ye and
Lin Yuan and
Ningyu Zhang and
Mengshu Sun and
Lei Liang and
Huajun Chen},
title = {IEPile: Unearthing Large-Scale Schema-Based Information Extraction Corpus},
journal = {CoRR},
volume = {abs/2402.14710},
year = {2024},
url = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.14710},
doi = {10.48550/ARXIV.2402.14710},
eprinttype = {arXiv},
eprint = {2402.14710},
biburl = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2402-14710.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}