| 基于大模型的事件抽取技術(shù)及軍事應(yīng)用思考 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>995 K | |
| 標(biāo)簽： 事件抽取 機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) | |
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| 文檔介紹：事件抽取旨在從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取出結(jié)構(gòu)化事件信息，以便清晰、方便、直觀地掌握并利用相關(guān)的關(guān)鍵信息。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法依賴于特征工程，利用人工構(gòu)建的特征來(lái)進(jìn)行事件抽取。而基于深度學(xué)習(xí)的方法利用CNN、RNN、GNN等深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過提取重要特征來(lái)展開，但其依賴于大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。近年來(lái)，研究者開始利用基于Transformer架構(gòu)的大規(guī)模語(yǔ)言模型如BERT、GPT等采用預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)范式來(lái)進(jìn)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(yù)訓(xùn)練+提示學(xué)習(xí)范式在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得顯著成效，可以實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確地抽取出關(guān)鍵的事件信息，將其應(yīng)用到軍事領(lǐng)域會(huì)產(chǎn)生重大影響。 | |
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