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第274章 讲座（第5页）

7

月底，国外已发布了

138

个大模型。我国大模型发展迅速，与国际前沿保持同步，百

度、腾讯、清华大学、北京航空航天大学等单位都推出了自己的大模型，截至

2023

年七月底，我

国已发布

130

个大模型。

2.2

知识抽取

知识抽取主要分为命名实体识别和关系抽取两方面。命名实体识别（ner）任务，旨在识别与

特定语义实体类型相关联的文本跨度。该任务最早于

1991

年由

rau

等人提出。随着信息理解、人

工智能等领域的顶级会议对

ner

任务的评测，其定义逐渐细化和完善，并逐渐成为自然语言处理

（nlp）领域的重要组成部分。然而，不同领域对实体类型的定义存在差异，因此

ner

模型的构建

取决于特定领域任务需求，通常涵盖人物信息、地点信息和组织机构信息等。对于英语、法语、西

班牙语等外语文本，通常采用单词作为基本单位，因此基于这些语言的

ner

模型主要关注单词本身

的语义特征和上下文信息。然而，中文语料文本通常由字符构成，需要考虑字符的语义信息和词汇。

特征，同时引入其他表征信息来提升模型性能，如中文分词（cws）、语义部分标签（pos）等外部

信息，因此构建中文命名实体识别（cner）模型更为复杂。目前，ner

任务的研究方法主要包括基

于词典和规则的方法、基于机器学习（ml）的方法以及基于深度学习（dl）的方法。

今天为什么讲座要那么长时间。

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