IEPile

用2000万条高质量数据,让大模型更懂信息抽取。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 19 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 214
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集项目,完全免费,无付费版本。

项目预览

IEPile 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队zjunlp
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集项目,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型bilingual,chinese,corpus,dataset,english,event-extraction,ie,iepie,information-extraction,instructions,knowledge-graph,large-language-models,named-entity-recognition,natural-language-processing,relation-extraction
GitHub 星标★ 214
上线时间2024-01-07 00:00:00
代码更新2025-01-09
仓库体积6.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

IEPile是一个大规模信息抽取语料库,由浙江大学等机构在ACL 2024发布。它收集并清洗了来自多个公开数据源的约2000万条信息抽取样本,覆盖实体识别、关系抽取、事件抽取等任务。项目旨在解决通用大模型在信息抽取任务上表现不佳的问题,通过构建高质量、大规模的训练数据,支持微调专用模型或作为指令微调数据。核心能力包括提供统一格式的数据集、数据清洗流程和基于该语料训练的基线模型。该资源可显著提升模型在零样本或低资源场景下的信息抽取能力。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 214

核心亮点

  • 数据规模大,覆盖多种信息抽取子任务,训练效果更全面
  • 基于ACL论文,数据构建方法有学术背书,质量可信
  • 提供清洗脚本和基线模型,便于复现和二次开发

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 早期项目,生态和工具链尚不完善

适用场景

  • 微调大模型以提升实体识别、关系抽取等专项能力
  • 构建信息抽取领域的中文指令微调数据集
  • 学术研究:对比不同数据规模对抽取模型的影响

替代项目

UIE、DeepKE、DuIE

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