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但需要強調的,是為什么我們要去做query理解,因為它存在的意義才是我們持續討論他在后續chatgpt下是否應該存在空間的落腳點。
命名實體識別(NER)是信息抽取的一項基本任務,它的目的是識別文本片段中的實體及類型,如人名(PER),地名(LOC)和組織名(ORG)。命名實體識別在...
邊界信息的挖掘,對于NER的任務是非常重要的,這種類似于分詞的功能,能夠很好的挖掘到詞語,并且把一個句子拆分成多個詞語的構成。
實際上在NER任務中,格是一個有向無環圖,其中每個節點都是一個字符或一個潛在的字,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。
如果我們有一個訓練數據集,比方說一個case:“海底撈的主要食物是火鍋”,在NER的任務中,標注成為“{海底撈^飯店}的主要食物是{火鍋^食物}”,其中...
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