
Schema在大模型信息抽取中,如何发挥认知引导的魔力?
信息抽取是人工智能领域一项核心任务,旨在从非结构化文本数据中提取结构化信息。近年来大型语言模型在自然语言处理方面取得了显著进展,为信息抽取带来了新的可能性。只是仅仅依靠 LLM 的通用能力往往难以满足特定领域的专业需求。这时引入 Schem
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