基于大语言模型的命名实体识别方法研究

命名实体识别是自然语言处理领域中一项重要任务,因此对命名实体识别的研究具有较高的研究意义。目前,针对命名实体识别任务的研究在处理长文本、复杂语言现象和未知实体时存在一定的局限性。基于Trans-former架构的ChatGPT被提出,大语言模型进入大众视野,并展现出了强大的自然语言处理能力。因此,提出了一种基于大语言模型的命名实体识别方法,通过设计提示词模板,并构建大模型分类器,充分地利用大语言模型强大的语义能力,能够更好地识别实体。实验表明,与现有的命名实体识别方法相比,基于大语言模型的命名实体识别方法,可以提高命名实体识别的准确率、精确率、召回率和F1值。