大语言模型在生成式信息提取中的应用概览

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技术总结专栏 作者：喜欢卷卷的瓦力 本篇介绍大模型在 信息提取任务中的应用 在自然语言处理（NLP）的广阔天地中，信息提取（IE）一直是一项基础而关键的任务。它将原始文本转化为结构化知识，如实体、关系和事件，为知识图谱构建、知识推理和问答等下游任务提供了重要支撑。随着大型语言模型（LLMs）的兴起，其在文本理解与生成方面展现出的卓越能力，为生成式IE带来了新的生机。 信息提取（IE）任务 1.命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）： NER任务包含两个子任务：实体识别（Entity Identification）和实体类型（Entity Typing）。实体识别是识别文本中的实体（例如：'Steve'），而实体类型则是为这些识别出的实体分配类型（例如：'PERSON'）。 2.关系提取（Relation Extraction, RE）： 关系提取可以从不同的角度进行分类。论文中将其分为三类：关 ………………………………