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2024-03-23 01:10

探查分类器在嵌入式命名实体识别技术中的应用，旨在通过该方法对文本中嵌入的实体进行精准识别。 为自动化核查和增强型检索生成任务提供便利，从生成文本中抽取出语义信息是一项重要技术。然而，现有方法要么在推理阶段引入额外模型导致计算成本增加，要么需对语言模型进行破坏性微调。我们提出一种新方案，利用探查分类器直接向预训练语言模型内嵌信息抽取功能，实现在生成文本同时高效抽取信息。为此，我们推出名为EMBER的方法，并演示其无需微调解码器仅语言模型，便能在推理时近乎无感地（仅带来约1%的速度下降）实现命名实体识别，相比之下，使用独立NER模型时速度会降低43.64%。更多详情及实验数据可访问：[nicpopovic/EMBER · GitHub](https://github.com/nicpopovic/EMBER "nicpopovic/EMBER · GitHub")。 原文链接:[https://arxiv.org/abs/2403.11747](https://arxiv.org/abs/2403.11747 "https://arxiv.org/abs/2403.11747") #arXiv论文# #RAG# #信息抽取#

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探查分类器在嵌入式命名实体识别技术中的应用，旨在通过该方法对文本中嵌入的实体进行精准识别。 为自动化核查和增强型检索生成任务提供便利，从生成文本中抽取出语义信息是一项重要技术。然而，现有方法要么在推理阶段引入额外模型导致计算成本增加，要么需对语言模型进行破坏性微调。我们提出一种新方案，利用探查分类器直接向预训练语言模型内嵌信息抽取功能，实现在生成文本同时高效抽取信息。为此，我们推出名为EMBER的方法，并演示其无需微调解码器仅语言模型，便能在推理时近乎无感地（仅带来约1%的速度下降）实现命名实体识别，相比之下，使用独立NER模型时速度会降低43.64%。更多详情及实验数据可访问：[nicpopovic/EMBER · GitHub](https://github.com/nicpopovic/EMBER "nicpopovic/EMBER · GitHub")。 原文链接:[https://arxiv.org/abs/2403.11747](https://arxiv.org/abs/2403.11747 "https://arxiv.org/abs/2403.11747") #arXiv论文# #RAG# #信息抽取#

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探查分类器在嵌入式命名实体识别技术中的应用，旨在通过该方法对文本中嵌入的实体进行精准识别。 为自动化核查和增强型检索生成任务提供便利，从生成文本中抽取出语义信息是一项重要技术。然而，现有方法要么在推理阶段引入额外模型导致计算成本增加，要么需对语言模型进行破坏性微调。我们提出一种新方案，利用探查分类器直接向预训练语言模型内嵌信息抽取功能，实现在生成文本同时高效抽取信息。为此，我们推出名为EMBER的方法，并演示其无需微调解码器仅语言模型，便能在推理时近乎无感地（仅带来约1%的速度下降）实现命名实体识别，相比之下，使用独立NER模型时速度会降低43.64%。更多详情及实验数据可访问：[nicpopovic/EMBER · GitHub](https://github.com/nicpopovic/EMBER "nicpopovic/EMBER · GitHub")。 原文链接:[https://arxiv.org/abs/2403.11747](https://arxiv.org/abs/2403.11747 "https://arxiv.org/abs/2403.11747") #arXiv论文# #RAG# #信息抽取#

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探查分类器在嵌入式命名实体识别技术中的应用，旨在通过该方法对文本中嵌入的实体进行精准识别。 为自动化核查和增强型检索生成任务提供便利，从生成文本中抽取出语义信息是一项重要技术。然而，现有方法要么在推理阶段引入额外模型导致计算成本增加，要么需对语言模型进行破坏性微调。我们提出一种新方案，利用探查分类器直接向预训练语言模型内嵌信息抽取功能，实现在生成文本同时高效抽取信息。为此，我们推出名为EMBER的方法，并演示其无需微调解码器仅语言模型，便能在推理时近乎无感地（仅带来约1%的速度下降）实现命名实体识别，相比之下，使用独立NER模型时速度会降低43.64%。更多详情及实验数据可访问：[nicpopovic/EMBER · GitHub](https://github.com/nicpopovic/EMBER "nicpopovic/EMBER · GitHub")。 原文链接:[https://arxiv.org/abs/2403.11747](https://arxiv.org/abs/2403.11747 "https://arxiv.org/abs/2403.11747") #arXiv论文# #RAG# #信息抽取#

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