论文提出统一语义契约 USP 与五视图诊断评测，并归一 61 个数据集。
资讯摘要
论文提出 USP，一种跨族语义契约，用统一接口表示类别、字段、取值与实例关联，覆盖命名实体识别、关系抽取、事件抽取和意图槽位解析，并配套五个诊断匹配视图。作者据此将 61 个数据集归一为统一语料，在固定测试子集上比较六个模型；微调的 Xing4.0-29B-Intent 取得 57.70 的任务均衡 Field-Value Micro-F1，在四个任务族及五个视图上均列第一。
要点速读
- USP 以统一接口表示类别、字段、取值和实例关联，覆盖 NER、关系抽取、事件抽取与意图槽位解析。
- 作者将 61 个数据集归一为共享 schema、提示和匹配规则的统一语料，并在固定测试子集上比较六个模型。
- 微调的 Xing4.0-29B-Intent 报告 57.70 任务均衡 Field-Value Micro-F1，在四个任务族和五个视图上均列第一；相对最强对比方法的领先幅度从类别匹配的 2.93 分扩大到完整实例匹配的 20.73 分。
中文摘要由 AI 根据公开来源生成，可能存在理解偏差；具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/28 08:00:17（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。