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V2EX 第 579587 号会员,加入于 2022-04-28 21:13:23 +08:00
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NER ,中文叫命名实体识别。任务就是从非结构化的文本中抽取出结构化的信息,然后保存到数据库中。
关键信息--即实体类型。
三种方案可以做:
1. 规则匹配的方式,这个复杂度最高,需要算法分析各种情况,然后写正则进行拟合。
2. NLU 模型,自然语言理解模型。先标注 NER 的数据,然后训练一个 NER 的模型,常见的模型架构如: BERT + CRF 、BERT-MRC 等。
3. NLG 模型,自然语言生成模型。现在最火的 chatGPT 等 LLM 。设计 prompt ,让 LLM 生成你要的数据格式。最好让 LLM 生成 json 格式的文本,这样好用规则进行提取。
——最后,可以私聊我,有偿进行指导。
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