| 大模型在信息抽取領(lǐng)域的應用研究 | |
| 所屬分類:技術(shù)論文 | |
| 上傳者:wwei | |
| 文檔大小:1911 K | |
| 標簽: 大模型 信息抽取 命名實體識別 | |
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| 文檔介紹:深入分析了大模型在信息抽取領(lǐng)域的應用及其在自然語言處理中的重要性和潛力,詳細介紹了大模型在信息抽取任務中的工作流程,包括預訓練和微調(diào)兩個關(guān)鍵步驟。預訓練階段通過大規(guī)模文本數(shù)據(jù)對模型進行普適性訓練,使其具備豐富的語言表示能力。微調(diào)階段則根據(jù)具體信息抽取任務的標記數(shù)據(jù),對預訓練模型進行調(diào)整和優(yōu)化,以適應特定的信息抽取需求,如命名實體識別或關(guān)系抽取。論文進一步探討了大模型在信息抽取任務中的推理樣例,顯示了模型從文本中提取出關(guān)鍵實體及其相互關(guān)系。實驗結(jié)果表明,基于大模型的信息抽取方法在多個數(shù)據(jù)集上取得了顯著的性能提升,并且在處理不同類型和規(guī)模的文本數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出了強大的適應性和通用性。 | |
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