网站开发实战项目,safari浏览器,运城网站建设维护,新网站外链怎么做原文地址#xff1a;Using A Large Language Model For Entity Extraction LLM 能否比传统 NLP 方法更好地提取实体#xff1f; 2022 年 7 月 12 日 Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey 实体简介 使用Co:here大型语言模型。 实体可以被视… 原文地址Using A Large Language Model For Entity Extraction LLM 能否比传统 NLP 方法更好地提取实体 2022 年 7 月 12 日 Large Language Models for Generative Information Extraction: A Survey 实体简介 使用Co:here大型语言模型。 实体可以被视为句子或用户输入中的名词。在对话设计中有两种实体提取方法...... 第一个是更基本的、顺序的槽填充过程。聊天机器人会逐个提示用户输入每个实体并且用户需要遵循这种高度结构化的方法。 例如在航班预订的情况下机器人通过以下方式提示用户捕获实体。 像AWS Lex V2这样的框架在很大程度上具有槽填充方法其中界面不是对话式的且非结构化的并且框架以槽填充为中心。 其次更复杂的方法是设计实体类型的复合和上下文方法。就Microsoft LUIS而言机器学习嵌套实体正在被开创您可以在此处阅读有关嵌套实体的更多信息。 这种方法的一个特点是聊天机器人彻底挖掘用户输入的实体。聊天机器人不会重新提示用户输入用户已提供的任何输入。用户也不必遵守预定义的结构并格式化他们的输入。 下图说明了这种方法用户输入包含从用户话语中根据上下文提取的复合实体。 Gartner 领导者还倾向于拥有与特定意图相关的实体。因此一旦检测到意图NLU 就会拥有与所识别的意图相关的较小的预期可能实体池。 三种类型的实体 有人可能会说存在三种实体提取方法…… NLU 定义的实体 这些实体是自定义实体主要在聊天机器人开发框架内定义。详细了解聊天机器人中实体结构的出现以及为什么它对于准确和高效地捕获非结构化数据很重要。 命名实体 在NLP中命名实体是现实世界的对象例如人、地点、公司、产品等。命名实体不需要训练或任何定义命名实体的过程在大多数情况下NLP/NLU系统会自动检测它。唯一的障碍是特定人类语言中命名实体功能的可用性。 这些命名实体可以是抽象的也可以是实际存在的。以下是Riva NLU检测到的命名实体的示例。 Jupyter Notebook 中的命名实体代码块 输入示例 Jensen Huang is the CEO of NVIDIA Corporation, located in Santa Clara, California. 示例输出 Named Entities:jensen huang (PER)nvidia corporation (ORG)santa clara (LOC)california (LOC) spaCy还有一个非常高效的命名实体检测系统该系统也可以分配标签。默认模型标识大量命名和数字实体。这可以包括地点、公司、产品等。 检测到的每个命名实体的详细信息 文本原始实体文本。开始文档中实体开始的索引End文档中实体结尾的索引label实体标签即类型 返回大型语言模型 在我们讨论 LLM 和实体之前……LLM 的功能可以分为两个广泛的实现生成和表示。 在本文中您可以关于如何使用生成和表示模型来引导聊天机器人利用语义搜索、语言生成和我喜欢称之为意图文档的概念。 表示语言模型用于分类和语义搜索。 使用 LLM 进行实体提取 对于实体提取我们将使用Co:here的生成语言模型该模型可用于补全、文本摘要和实体提取。 使用像Co:here这样的大型语言模型来训练模型和提取实体有以下几个方面的不同 几次训练方法需要少量的训练数据。差异很大的数据的准确性令人震惊。具有多个训练样本和多个实体的管理和环境可能会变得复杂。图形管理工作室环境将是通过无代码界面直观地管理实体的理想选择。我没有测试使用复合实体、每个话语或句子多个实体的实体提取。该系统在检测多词实体方面表现出色而传统的实体提取经常无法做到这一点。在某些情况下提取意图的话语相当长这使得LLMs的表现更加令人印象深刻。这种类型的提取很有趣因为它不只是盲目地看文本。该模型在预训练过程中获取了电影信息这有助于它仅从几个示例中理解任务。 下面是使用的训练数据JSON 格式 movie_examples [
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