| 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 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 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。 | |
| 現(xiàn)在下載 | |
| VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
Copyright ? 2005-2024 華北計算機系統(tǒng)工程研究所版權(quán)所有 京ICP備10017138號-2