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@@ -70,7 +70,7 @@ From the given text, extract the possible head entities (subjects) and tail enti
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文本：xx
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抽取文本中可能存在的关系，并以json[{'关系':'会见/出席', '头实体':'', '尾实体':''}, ]格式输出。
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```
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3.
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```
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文本：xx
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已知论元角色列表是[质押方,披露时间,质权方,质押物,质押股票/股份数量,事件时间,质押物所属公司,质押物占总股比,质押物占持股比]，请根据论元角色列表从给定的输入中抽取可能的论元，以json{角色:论元,}格式输出。
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@@ -83,6 +83,7 @@ Given the text and the role list [seller, place, beneficiary, buyer], identify e
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1. NER任务/NER tasks
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AI，Literature，Music，Politics，Science为英文数据集，boson，clue，weibo为中文数据集
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AI，Literature,Music,Politics and Science are English datasets; boson，clue and weibo are Chinese datasets
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| Model | AI | Literature | Music | Politics | Science | EN Average | boson | clue | weibo | ZH Average |
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文本：xx
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抽取文本中可能存在的关系，并以json[{'关系':'会见/出席', '头实体':'', '尾实体':''}, ]格式输出。
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3. 事件抽取任务/EE tasks
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文本：xx
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已知论元角色列表是[质押方,披露时间,质权方,质押物,质押股票/股份数量,事件时间,质押物所属公司,质押物占总股比,质押物占持股比]，请根据论元角色列表从给定的输入中抽取可能的论元，以json{角色:论元,}格式输出。
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1. NER任务/NER tasks
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AI，Literature，Music，Politics，Science为英文数据集，boson，clue，weibo为中文数据集
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AI，Literature,Music,Politics and Science are English datasets; boson，clue and weibo are Chinese datasets
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| Model | AI | Literature | Music | Politics | Science | EN Average | boson | clue | weibo | ZH Average |
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