TEAR：LLM从自然文本抽取表格并推荐属性

Tong Li 等论文作者提出TEAR框架，用大语言模型从自然文本中抽取表格，包含两个工作流：表格抽取工作流动态调整指令以确定抽取边界，属性推荐工作流从文本中发现启发式模式之外的未见属性。作者称据其所知这是首个支持自动化文本驱动属性推荐的框架，可支持探索性的模式设计。 基于论文摘要，作者在含两个真实数据集、人工标注和基线比较的基准上报告称，TEAR在表格抽取和属性推荐两项任务上均达到当时最佳表现，且推荐属性能在探索性场景下提升抽取效果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。