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ChatMIE：关键领域多维信息抽取大模型
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：1507 K
标签：关键领域多维信息抽取大语言模型提示工程
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文档介绍：在当前信息爆炸的时代，一些关键领域信息的准确处理显得尤为重要。由于关键领域信息的敏感性，关键领域数据集的构建相对困难，因此在没有相关数据集的情况下，采用了多轮对话提示工程，以引导大语言模型更好地进行关键领域信息多维分析；而如果有一定规模的数据集，则可以采用ptuning v2技术对大语言模型进行微调。在限制显存的情况下，这种冻结参数的微调使模型在关键领域信息多维分析的表现显著提升。构建了一个数据集专注于多维关键领域信息抽取任务，主要包含三个不同维度的核心下游任务：关键领域实体识别、关系抽取和情感倾向预测。并基于这个数据集，对ChatGLM36B进行了多轮对话提示工程以及冻结参数的微调，得到了关键领域多维信息抽取大模型ChatMIE。实验结果验证了ChatMIE在关键领域实体识别、关系抽取和情感倾向预测三个任务上的性能。
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