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实体 Qi Zhan

Qi Zhan

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  1. TOOL · CL_65878 ·

    大型语言模型在命名实体识别任务中表现出竞争力

    一篇新论文评估了大型语言模型(LLMs)在命名实体识别(NER)任务上的表现,超越了传统的序列标注方法。研究发现,开源LLMs在经过高效微调和结构化输出格式处理后,其性能可与成熟的NER模型相媲美。研究还表明,LLMs的NER能力源于其指令遵循和生成能力,而非简单的记忆,并且这种专门的微调对其通用能力几乎没有负面影响。