| ChatMIE：關鍵領域多維信息抽取大模型 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1507 K | |
| 標簽： 關鍵領域多維信息抽取 大語言模型 提示工程 | |
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| 文檔介紹：在當前信息爆炸的時代，一些關鍵領域信息的準確處理顯得尤為重要。由于關鍵領域信息的敏感性，關鍵領域數據集的構建相對困難，因此在沒有相關數據集的情況下，采用了多輪對話提示工程，以引導大語言模型更好地進行關鍵領域信息多維分析；而如果有一定規模的數據集，則可以采用ptuning v2技術對大語言模型進行微調。在限制顯存的情況下，這種凍結參數的微調使模型在關鍵領域信息多維分析的表現顯著提升。構建了一個數據集專注于多維關鍵領域信息抽取任務，主要包含三個不同維度的核心下游任務：關鍵領域實體識別、關系抽取和情感傾向預測。并基于這個數據集，對ChatGLM36B進行了多輪對話提示工程以及凍結參數的微調，得到了關鍵領域多維信息抽取大模型ChatMIE。實驗結果驗證了ChatMIE在關鍵領域實體識別、關系抽取和情感傾向預測三個任務上的性能。 | |
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