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一种提示微调驱动的模型知识校准关系抽取方法
浙江工业大学计算机科学与技术学院;
浙江工业大学之江学院
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郑滋辉
黄玉娇
杨旭华
徐新黎
开通知网号
近年来,提示微调在自然语言处理任务中展现出卓越的性能,其核心是设计与任务匹配的提示模板和答案空间。然而,在关系抽取任务中,构建合适的模板依赖专家知识,且难以有效利用关系标签语义。同时,模型预测易受实体与关系虚假关联的影响。为此,本文提出了一种基于提示...
机 构:
浙江工业大学计算机科学与技术学院;
浙江工业大学之江学院;
领 域:
计算机软件及计算机应用;
关键词:
关系抽取;
提示微调;
注意力机制;
特征匹配;
协同优化;
格 式:
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