基于大语言模型的面向领域的非连续命名实体识别

摘要： 专业领域中术语间的组成逻辑更加复杂，出现了以非连续命名实体为代表的复杂实体等现象。针对非连续命名实体识别任务，提出一种借助大语言模型的理解与生成能力进行识别的方法。该方法将非连续实体识别建模为句子改写任务，设计规则将非连续命名实体识别数据集转换为句子改写数据集，对大语言模型进行输出微调。在命名实体识别阶段，基于改写后的句子，借助提示学习设计规则指令，通过人物角色对话隐式提示大语... （共8页）