极少样本达高精度
专为少量标注样本设计的生成式信息提取模型，利用提示引导的组合式生成机制与预训练策略，在1-shot、5-shot和10-shot场景下显著优于基线方法。
Yang, Zhibo · Wei, Hua · Sibo, Song · Yao, Cong · Yingying, Zhu · Wenqing, Cheng · 白翔
Pattern Recognition 2025
模型通过提示词检索源文本并组装输出，结合实体语义先验与空间预训练，仅需极少标注样本即可有效适配新模板。
引入提示感知的重采样器，利用提示中的实体语义先验实现高效匹配，无需为每种文档类型重新设计网络结构。
采用三种预训练策略增强模型对空间上下文信息的感知，从而在文档布局复杂、模板多样的场景下仍能稳健提取。