《自然语言处理白皮书&发展现状》电子书下载

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《自然语言处理白皮书&发展现状》电子书下载：

这本教程介绍了信息抽取从PLM到LLM的变迁，分享了阿里巴巴达摩院在信息抽取领域的工作，以及大模型时代技术革命对信息抽取任务的影响。文章内容涵盖了信息抽取的背景、PLM时代的信息抽取范式、少样本信息抽取研发以及LLM时代的信息抽取范式。

研究背景
1.​背景介绍:
这本教程的研究背景是信息抽取作为自然语言处理（NLP）中的一个传统且应用广泛的任务，涉及实体抽取、细粒度实体分类、实体链接、关系抽取和事件抽取等多个子任务。随着大模型时代的到来，信息抽取任务面临着新的挑战和机遇。

2.​研究内容:
该问题的研究内容包括信息抽取从PLM（预训练语言模型）到LLM（大语言模型）的变迁，探讨在大模型时代如何更高效地进行信息抽取任务。

​3.文献综述:
该问题的相关工作包括对信息抽取任务的研究，特别是如何在保持相同效果的情况下减少标注量的需求。随着技术的发展，研究者们开始关注如何更高效地构建更好用的信息抽取系统。

研究方法
这本教程提出了多种方法来解决信息抽取任务中的挑战。具体来说：

• ​PLM时代的信息抽取范式:

​信息增强抽取技术: 通过信息增强技术提升模型性能，包括基于隐式增强的范式和基于检索增强的范式。检索增强范式在短文本信息抽取任务中有明显提升效果。
​ACE范式: 通过自动选择embedding模型来提升信息抽取效果。
​多视角学习策略: 通过多视角学习降低测试阶段对检索的依赖。
​
• ​少样本信息抽取研发:

​基于检索增强的范式: 通过检索增强方式进行数据增广，利用propagate方法将标签从已标记的数据传递到未标记的数据中。
​基于源模型的知识: 利用源模型的知识提升下一个模型的效果，通过memory方法存储源模型中的有用信息，并设计基于最优传输的策略。

• ​​LLM时代的信息抽取范式:

​基于大模型的信息抽取: 通过构建prompt或设计更有效的提示方法来执行信息抽取任务。通过多轮对话逐步解决复杂的信息抽取任务。
​少样本学习: 通过fewshot学习构建特定任务的信息抽取模型，以获得更好的性能。

实验设计
​• ​数据收集: 文章中提到的数据集包括多个公开数据集，用于训练和验证信息抽取模型。
• ​​实验设计: 通过多轮迭代和多次实验，验证不同信息增强技术的效果。实验中使用了多种数据增强方法和模型结构，以评估其在信息抽取任务中的表现。
• ​​样本选择: 选择了具有代表性的数据集进行实验，以确保结果的普适性和可靠性。
• ​​参数配置: 在实验中，模型参数的配置根据任务需求进行调整，以优化模型性能。

结果与分析
​
• ​PLM时代的信息抽取范式:

信息增强抽取技术在多个任务上取得了显著效果，特别是在短文本信息抽取任务中表现突出。
ACE范式在多个任务中取得了出色的效果，表明自动选择embedding模型可以有效提升信息抽取效果。
​
• ​少样本信息抽取研发:

基于检索增强的范式在数据增广方面表现出色，提升了模型的性能。
基于源模型的知识在少样本学习中表现出色，表明利用源模型的知识可以有效提升模型的效果。

• ​​LLM时代的信息抽取范式:

基于大模型的信息抽取在多轮对话中表现出色，能够生成更自然和流畅的对话内容。
少样本学习在特定任务的信息抽取中表现出色，表明通过fewshot学习可以有效提升模型的性能。

这本教程总结了信息抽取从PLM到LLM的变迁，展示了大模型时代对信息抽取任务的深刻影响。通过信息增强技术和少样本学习方法，研究者们能够在减少标注量的情况下提升信息抽取效果。未来的研究可以进一步探索如何更高效地利用大模型进行信息抽取任务，以应对日益复杂的应用场景。

这本教程为信息抽取领域的研究提供了新的思路和方法，具有重要的理论和实践意义。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《自然语言处理白皮书&发展现状》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！