哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)?。歡迎來到每日的AI學(xué)習(xí)時(shí)間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“《自然語言處理白皮書&發(fā)展現(xiàn)狀》電子書下載”，并學(xué)會(huì)本篇文章中所講的全部知識(shí)點(diǎn)。還是那句話“不必遠(yuǎn)征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學(xué)有所成，學(xué)以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說，現(xiàn)在就讓我們開始這場激發(fā)潛能的AI學(xué)習(xí)之旅吧。

《自然語言處理白皮書&發(fā)展現(xiàn)狀》電子書下載：

這本教程介紹了信息抽取從PLM到LLM的變遷，分享了阿里巴巴達(dá)摩院在信息抽取領(lǐng)域的工作，以及大模型時(shí)代技術(shù)革命對(duì)信息抽取任務(wù)的影響。文章內(nèi)容涵蓋了信息抽取的背景、PLM時(shí)代的信息抽取范式、少樣本信息抽取研發(fā)以及LLM時(shí)代的信息抽取范式。

研究背景
1.?背景介紹:
這本教程的研究背景是信息抽取作為自然語言處理（NLP）中的一個(gè)傳統(tǒng)且應(yīng)用廣泛的任務(wù)，涉及實(shí)體抽取、細(xì)粒度實(shí)體分類、實(shí)體鏈接、關(guān)系抽取和事件抽取等多個(gè)子任務(wù)。隨著大模型時(shí)代的到來，信息抽取任務(wù)面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

2.?研究內(nèi)容:
該問題的研究內(nèi)容包括信息抽取從PLM（預(yù)訓(xùn)練語言模型）到LLM（大語言模型）的變遷，探討在大模型時(shí)代如何更高效地進(jìn)行信息抽取任務(wù)。

?3.文獻(xiàn)綜述:
該問題的相關(guān)工作包括對(duì)信息抽取任務(wù)的研究，特別是如何在保持相同效果的情況下減少標(biāo)注量的需求。隨著技術(shù)的發(fā)展，研究者們開始關(guān)注如何更高效地構(gòu)建更好用的信息抽取系統(tǒng)。

研究方法
這本教程提出了多種方法來解決信息抽取任務(wù)中的挑戰(zhàn)。具體來說：

? ?PLM時(shí)代的信息抽取范式:

?信息增強(qiáng)抽取技術(shù): 通過信息增強(qiáng)技術(shù)提升模型性能，包括基于隱式增強(qiáng)的范式和基于檢索增強(qiáng)的范式。檢索增強(qiáng)范式在短文本信息抽取任務(wù)中有明顯提升效果。
?ACE范式: 通過自動(dòng)選擇embedding模型來提升信息抽取效果。
?多視角學(xué)習(xí)策略: 通過多視角學(xué)習(xí)降低測試階段對(duì)檢索的依賴。
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? ?少樣本信息抽取研發(fā):

?基于檢索增強(qiáng)的范式: 通過檢索增強(qiáng)方式進(jìn)行數(shù)據(jù)增廣，利用propagate方法將標(biāo)簽從已標(biāo)記的數(shù)據(jù)傳遞到未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中。
?基于源模型的知識(shí): 利用源模型的知識(shí)提升下一個(gè)模型的效果，通過memory方法存儲(chǔ)源模型中的有用信息，并設(shè)計(jì)基于最優(yōu)傳輸?shù)牟呗浴?/p>

? ??LLM時(shí)代的信息抽取范式:

?基于大模型的信息抽取: 通過構(gòu)建prompt或設(shè)計(jì)更有效的提示方法來執(zhí)行信息抽取任務(wù)。通過多輪對(duì)話逐步解決復(fù)雜的信息抽取任務(wù)。
?少樣本學(xué)習(xí): 通過fewshot學(xué)習(xí)構(gòu)建特定任務(wù)的信息抽取模型，以獲得更好的性能。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
?? ?數(shù)據(jù)收集: 文章中提到的數(shù)據(jù)集包括多個(gè)公開數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練和驗(yàn)證信息抽取模型。
? ??實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì): 通過多輪迭代和多次實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證不同信息增強(qiáng)技術(shù)的效果。實(shí)驗(yàn)中使用了多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法和模型結(jié)構(gòu)，以評(píng)估其在信息抽取任務(wù)中的表現(xiàn)。
? ??樣本選擇: 選擇了具有代表性的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以確保結(jié)果的普適性和可靠性。
? ??參數(shù)配置: 在實(shí)驗(yàn)中，模型參數(shù)的配置根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整，以優(yōu)化模型性能。

結(jié)果與分析
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? ?PLM時(shí)代的信息抽取范式:

信息增強(qiáng)抽取技術(shù)在多個(gè)任務(wù)上取得了顯著效果，特別是在短文本信息抽取任務(wù)中表現(xiàn)突出。
ACE范式在多個(gè)任務(wù)中取得了出色的效果，表明自動(dòng)選擇embedding模型可以有效提升信息抽取效果。
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? ?少樣本信息抽取研發(fā):

基于檢索增強(qiáng)的范式在數(shù)據(jù)增廣方面表現(xiàn)出色，提升了模型的性能。
基于源模型的知識(shí)在少樣本學(xué)習(xí)中表現(xiàn)出色，表明利用源模型的知識(shí)可以有效提升模型的效果。

? ??LLM時(shí)代的信息抽取范式:

基于大模型的信息抽取在多輪對(duì)話中表現(xiàn)出色，能夠生成更自然和流暢的對(duì)話內(nèi)容。
少樣本學(xué)習(xí)在特定任務(wù)的信息抽取中表現(xiàn)出色，表明通過fewshot學(xué)習(xí)可以有效提升模型的性能。

這本教程總結(jié)了信息抽取從PLM到LLM的變遷，展示了大模型時(shí)代對(duì)信息抽取任務(wù)的深刻影響。通過信息增強(qiáng)技術(shù)和少樣本學(xué)習(xí)方法，研究者們能夠在減少標(biāo)注量的情況下提升信息抽取效果。未來的研究可以進(jìn)一步探索如何更高效地利用大模型進(jìn)行信息抽取任務(wù)，以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的應(yīng)用場景。

這本教程為信息抽取領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方法，具有重要的理論和實(shí)踐意義。

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