基于大模型的事件抽取技術及軍事應用思考
所屬分類:技術論文
上傳者:wwei
文檔大小:995 K
標簽: 事件抽取 機器學習 深度學習
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文檔介紹:事件抽取旨在從非結構化文本中抽取出結構化事件信息,以便清晰、方便、直觀地掌握并利用相關的關鍵信息。傳統機器學習方法依賴于特征工程,利用人工構建的特征來進行事件抽取。而基于深度學習的方法利用CNN、RNN、GNN等深層神經網絡通過提取重要特征來展開,但其依賴于大量的標注數據。近年來,研究者開始利用基于Transformer架構的大規模語言模型如BERT、GPT等采用預訓練+微調范式來進行事件抽取并取得顯著成效。而最近推出的大模型ChatGPT采用預訓練+提示學習范式在自然語言處理領域取得顯著成效,可以實現高效準確地抽取出關鍵的事件信息,將其應用到軍事領域會產生重大影響。
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