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REPOGEO 报告 · LITE

carrie0307/DL_EventExtractionPapers

默认分支 master · commit 49c50c20 · 扫描时间 2026/6/1 17:28:20

星标 630 · Fork 100

AI 可见性总分
22 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
1 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 carrie0307/DL_EventExtractionPapers 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

2 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Reposition the README's opening sentence to clarify repo type

    原因:

    当前
    Based on BaptisteBlouin, I review papers about **Deep Learning based Event Extraction**, and annotate **keywords and Abbreviation of Models**. Besides, I categorized the papers as **Chinese Event Extraction, Open-domain Event Extraction, Event Data Generation, Cross-lingual Event Extraction, Few-Shot Event Extraction and Zero-Shot Event Extraction**, **Document-level EE**.
    复制粘贴的修复
    This repository is a curated collection of research papers on **Deep Learning based Event Extraction** since 2015. It includes annotations for **keywords and model abbreviations**, and papers are categorized by sub-domain such as **Chinese Event Extraction, Open-domain Event Extraction, Event Data Generation, Cross-lingual Event Extraction, Few-Shot Event Extraction, Zero-Shot Event Extraction, and Document-level EE**.
  • mediumabout#2
    Update the repository description to English

    原因:

    当前
    2015年以来基于深度学习方法的事件抽取论文整理
    复制粘贴的修复
    A curated collection of research papers on Deep Learning based Event Extraction since 2015.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 carrie0307/DL_EventExtractionPapers
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
GPT-4
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. GPT-4 · 被推荐 2 次
  2. Llama 2 · 被推荐 2 次
  3. Claude 3 · 被推荐 1 次
  4. Llama 3 · 被推荐 1 次
  5. Mistral · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the latest deep learning methods for extracting events from unstructured text?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GPT-4
    2. Claude 3
    3. Llama 3
    4. Llama 2
    5. Mistral
    6. Flan-T5
    7. OneIE
    8. Text2Event
    9. T5
    10. BART
    11. BERT
    12. RoBERTa
    13. ELECTRA
    14. Graph-based Event Extraction with Argument-Specific Structures
    15. JMEE
    16. PURE

    AI 推荐了 16 个替代方案,却始终没点名 carrie0307/DL_EventExtractionPapers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find resources on few-shot and zero-shot event extraction models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Hugging Face Transformers Library (huggingface/transformers)
    2. distilbert-base-uncased
    3. roberta-base
    4. gpt-2
    5. t5-base
    6. SetFit Library (huggingface/setfit)
    7. OpenNRE (thunlp/OpenNRE)
    8. GPT-3
    9. GPT-4
    10. Claude
    11. Llama 2

    AI 推荐了 11 个替代方案,却始终没点名 carrie0307/DL_EventExtractionPapers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of carrie0307/DL_EventExtractionPapers?
    pass
    AI 未点名 carrie0307/DL_EventExtractionPapers —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts carrie0307/DL_EventExtractionPapers in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 carrie0307/DL_EventExtractionPapers

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo carrie0307/DL_EventExtractionPapers solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 carrie0307/DL_EventExtractionPapers —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 carrie0307/DL_EventExtractionPapers 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
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  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3