什么是query理解？query理解目前的主要作用

但需要強(qiáng)調(diào)的，是為什么我們要去做query理解，因?yàn)樗嬖诘囊饬x才是我們持續(xù)討論他在后續(xù)chatgpt下是否應(yīng)該存在空間的落腳點(diǎn)。

2023-02-22 標(biāo)簽：QueryNERChatGPT 2470 0

世界杯融入詞庫(kù)的位置編碼方法介紹

實(shí)際上在NER任務(wù)中，格是一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)字符或一個(gè)潛在的字，可以參考圖1a。格子包括句子中的一系列字符和可能的單詞。

2022-12-23 標(biāo)簽：NER位置編碼器 529 0

一種將信息直接編碼到預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型中的結(jié)構(gòu)

邊界信息的挖掘，對(duì)于NER的任務(wù)是非常重要的，這種類似于分詞的功能，能夠很好的挖掘到詞語(yǔ)，并且把一個(gè)句子拆分成多個(gè)詞語(yǔ)的構(gòu)成。

2022-12-05 標(biāo)簽：SCWS技術(shù)PMINER 885 0

研究人員為多模態(tài)NER任務(wù)提出新穎的關(guān)系增強(qiáng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)

命名實(shí)體識(shí)別（NER）是信息抽取的一項(xiàng)基本任務(wù)，它的目的是識(shí)別文本片段中的實(shí)體及類型，如人名（PER），地名（LOC）和組織名（ORG）。命名實(shí)體識(shí)別在...

2022-09-28 標(biāo)簽：模型NER圖卷積網(wǎng)絡(luò) 1671 0

如何統(tǒng)一各種信息抽取任務(wù)的輸入和輸出

信息抽取任務(wù)包括命名實(shí)體識(shí)別（NER）、關(guān)系抽取（RE）、事件抽取（EE）等各種各樣的任務(wù)。

2022-09-20 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)模型NER 1251 0

如何簡(jiǎn)單粗暴的提升NER效果？

如果我們有一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，比方說一個(gè)case：“海底撈的主要食物是火鍋”，在NER的任務(wù)中，標(biāo)注成為“{海底撈^飯店}的主要食物是{火鍋^食物}”，其中...

2022-12-12 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集NERnlp 972 0