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2024-06-27 talkingdev

论文:利用检索增强指令调整进行命名实体识别

检索增强指令调整(RA-IT)通过大型语言模型对信息进行提取,从而提高了信息提取的效率。这种技术的出现,为我们理解和处理大量信息提供了新的可能。RA-IT不仅可以提高信息提取的速度,还可以提高提取信息的准确性,...

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2024-01-12 talkingdev

论文:TechGPT-2.0在知识图谱构建中的应用

近日,技术领域的新闻人士表示,TechGPT-2.0在知识图谱构建中的应用取得了重大进展。该项目专注于命名实体识别和关系三元组提取,为大型语言模型的特定任务增添了新的功能。该项目的成功也标志着中国开源人工智能社...

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2023-10-31 talkingdev

Magnetic:轻松将LLM集成到您的Python中

Magnetic是一个用于轻松集成大型语言模型到Python代码的库。 这个名为Magnetic的库是由NLP引擎提供商Hugging Face发布的。基于Transformers,Magnetic允许您轻松地将大型语言模型集成到您的Python代码中,以进行各种...

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2023-10-20 talkingdev

自然语言处理世界:全面分类体系解读

本研究介绍了一种详细的分类系统,以了解自然语言处理中的泛化研究。这项研究为NLP专业人士提供了一个全面的分类方法,帮助他们更好地理解该领域的研究。该分类体系基于泛化领域,包括词向量、句子分类、命名实体识...

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