ChatGPT技术与命名实体识别的结合与实体识别技巧.docx
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2023-09-01
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ChatGPT 技术与命名实体识别的结合与实体
识别技巧
引言：
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重
要研究方向，其目标是使计算机能够理解和处理人类语言。命名实体识别（Named
Entity Recognition, NER）是 NLP 领域的一个关键任务，它旨在从文本中识别出命
名实体，如人名、地名、时间、组织机构等。随着人们对智能对话系统需求的不断
增长，ChatGPT 技术结合命名实体识别成为了一个备受关注的研究方向。
一、ChatGPT 技术概述
ChatGPT 是由 OpenAI 公司推出的一种语言生成模型。与传统的面向任务的
NLP 模型不同，ChatGPT 模型更加关注对话的连续性和一致性，旨在实现与用户
的自然对话。它采用了预训练与微调的方式，通过大规模文本数据的学习，使模型
能够生成符合语义和语法规则的连贯回复。
二、命名实体识别技术概述
命名实体识别技术是 NLP 领域的核心任务之一，其在信息抽取、问答系统、
机器翻译等领域都扮演着至关重要的角色。NER 技术的目标是将文本中的实体标
注出来，以便后续的处理和分析。
三、ChatGPT 与 NER 的结合
将 ChatGPT 技术与命名实体识别相结合，可以赋予 ChatGPT 模型更强大的实
体理解和表达能力。常见的方法是在预训练的过程中引入 NER 数据，使模型能够
学习到实体识别的知识。另外，还可以在微调阶段引入 NER 任务的辅助标注，使
模型更加关注实体的识别和表示。
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