| 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(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡通過提取重要特征來展開，但其依賴于大量的標注數(shù)據(jù)。近年來，研究者開始利用基于Transformer架構的大規(guī)模語言模型如BERT、GPT等采用預訓練+微調(diào)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(xiàn)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(chǎn)生重大影響。 | |
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