Small Language Model Is a Good Guide for Large Language Model in Chinese Entity Relation Extraction

本文是LLM系列文章,针对《Small Language Model Is a Good Guide for Large Language Model in Chinese Entity Relation Extraction》的翻译。

小语言模型是大语言模型在汉语实体关系提取中的良好指导

摘要

最近,大型语言模型(LLM)在关系提取(RE)任务中取得了成功,尤其是在小样本学习中。RE领域的一个重要问题是长尾数据,而目前使用LLM方法对这个问题没有太多关注。因此,在本文中,我们提出了SLCoLM,一个模型协作框架,以缓解数据长尾问题。在我们的框架中,我们使用“训练指南预测”策略来结合预训练的语言模型(PLM)和LLM的优势,其中特定任务的PLM框架充当导师,将任务知识传递给LLM,并指导LLM执行RE任务。我们在一个富含关系类型的RE数据集上的实验表明,本文的方法有助于长尾关系类型的RE。

1 引言

2 相关工作

(三十四)人工智能应用--自然语言处理--自然语言处理概述 自然语言处理(NLP)是让机器理解人类语言的交叉学科,涵盖语音识别、语义理解与生成。其发展历经规则驱动、统计学习到深度学习三阶段,核心突破在于词向量(如Word2Vec)实现语义表示。课程以“三层金字塔”框架梳理基础技术、核心技术与应用实践,并强调数据维度:文本为2D,序列3D,图像4D,视频5D,第一维恒为样本数。掌握文本→ID→Embedding的转化链路,是构建模型的基础。 阅读详情

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