哈工深、NUS等联合提出全新信息抽取基准任务：细粒度定位的统一多模态信息抽取

主要观点总结

文章介绍了一个新的信息抽取任务：细粒度定位的统一多模态信息抽取（grounded MUIE），以及相关的模型和实验。该任务旨在将三种信息抽取子任务（命名实体识别、关系抽取和事件抽取）在四种典型的模态（文本、图片、视频和音频）下统一起来，同时实现细粒度的跨模态目标定位。文章还介绍了提出的REAMO多模态大模型和相关实验分析结果。

关键观点总结

关键观点1: 新的信息抽取任务：细粒度定位的统一多模态信息抽取（grounded MUIE）

文章首次提出了一个新的信息抽取任务，旨在将多种信息抽取子任务在多种模态下统一起来，实现细粒度的跨模态目标定位。

关键观点2: REAMO多模态大模型

为了完成新的信息抽取任务，文章提出了一个配套的REAMO多模态大模型，该模型由多模态编码器、LLM推理器和细粒度定位MUIE解码器组成。

关键观点3: 实验与分析

文章进行了多种实验来验证模型和任务的有效性，包括zero-shot MUIE实验结果、模态对齐与非对齐的对比实验、实体数量的影响等。