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。

BBS搜索引擎设计与实现

BBS是教育网的一大特色,也是传统搜索引擎搜索的盲点,本文系统介绍了根据教育网BBS的特点建立BBS搜索引擎的关键技术和实现方法。

基于文本挖掘的邮件分类与过滤

该文提出一种基于文本挖掘的邮件分类与过滤的方法,它包括邮件采集与预处理、文本分词、特征选取、邮件分类器和过滤器等功能模块。该系统不仅可使邮件服务器具有自动过滤垃圾邮件的能力,也可以用于电子政务和电子商务,对邮件自动分类和转发。

中文网页的自动分类

提出了一种中文网页自动分类的方法,主要包括中文网页的自动抓取、中文分词、特征选取、贝叶斯机器学习与分类等功能模块。该系统可以很好地实现一个中文网页的自动分类,且系统中的分类器具有较高的分类质量。