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公开(公告)号：CN116956922A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310909646.0
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京理工大学东南信息技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种利用大语言模型增强的生成式跨语言事件抽取方法，属于计算机人工智能和自然语言处理技术领域。本方法首先使用大语言模型，将各语言的文本信息进行事件预抽取，得到各种语言的大模型事件抽取结果，并将其解析为可用的文本提示为模型训练做准备，然后构建训练所需的文本提示，将输入的文本提示向量化表示，最后使用得到的隐藏层计算二元损失，解码隐藏层向量，将解码损失和二元损失加权相加反向传播，并将向量转化为文本。本方法有效解决了模型跨语言事件抽取困难的问题，提升了知识提示的正面效果，做到了知识提示程度的可控管理，显著增强了生成式跨语言事件的抽取性能。
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