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#鲁棒性分析
ChatGPT在信息抽取任务中的表现评估:性能、鲁棒性与错误类型分析
2 个月前
本文深入分析了ChatGPT在信息抽取任务中的表现,包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取和基于方面的情感分析等子任务。研究从性能、评估标准、鲁棒性和错误类型四个方面对ChatGPT进行了全面评估,揭示了其在信息抽取领域的优势与局限性。
ChatGPT
信息抽取
性能评估
鲁棒性分析
错误分析
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
Evaluation-of-ChatGPT-on-Information-Extraction
本研究评估了ChatGPT在信息抽取领域的性能,包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取和基于方面的情感分析等任务。结果显示ChatGPT与当前最优模型存在显著差距。研究提出软匹配评估策略,并深入分析了ChatGPT的鲁棒性和错误类型。这些发现为信息抽取领域的未来研究提供了宝贵参考。项目相关代码和数据集已在GitHub公开。
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