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本文提出了一种基于多任务GLiNER的框架，用于可扩展地监测研究文献中的数据集使用情况。该框架利用合成数据生成和基于LLM的重新验证，以解决提取、关系识别和使用分类中的挑战。
GLiClass调整了GLiNER以实现高效的序列分类，具备零样本和少样本能力，并引入PPO用于数据稀缺条件下的多标签文本分类。