大語言模型，例如&na&nini係列等，在自然語言處理方麵取得了顯著的
成功，展示了超強的性能，但仍麵臨諸如幻覺、過時的知識、不可追溯的推理過程等挑戰。2020
年，由eis等人引入的檢索增強生成方法，通過整合來自外部數據庫的知識，然後再繼續回答問
題或生成文本。這個過程不僅為後續階段提供信息，而且確保響應是基於檢測到的證據的，從而顯
著提高輸出的準確性和相關性。在推理階段從外部知識庫動態檢索信息使rag能夠解決諸如生成幻
覺等問題。rag&n的集成得到了迅速的應用，提高了自然語言處理任務的性能，並且使得模型
能夠更好地利用外部知識和背景信息。
知識抽取主要分為命名實體識彆和關係抽取兩方麵。命名實體識彆ner）任務，旨在識彆與
特定語義實體類型相關聯的文本跨度。該任務最早於1991年由rau等人提出。隨著信息理解、人
工智能等領域的頂級會議對ner任務的評測，其定義逐漸細化和完善，並逐漸成為自然語言處理
np）領域的重要組成部分。然而，不同領域對實體類型的定義存在差異，因此ner模型的構建
取決於特定領域任務需求，通常涵蓋人物信息、地點信息和組織機構信息等。對於英語、法語、西
班牙語等外語文本，通常采用單詞作為基本單位，因此基於這些語言的ner模型主要關注單詞本身。
的語義特征和上下文信息。然而，中文語料文本通常由字符構成，需要考慮字符的語義信息和詞彙
特征，同時引入其他表征信息來提升模型性能，如中文分詞cs）、語義部分標簽pos）等外部
信息，因此構建中文命名實體識彆er）模型更為複雜。目前，ner任務的研究方法主要包括基）的方法以及基於深度學習d）的方法。
目前，聯合實體和關係提取神經模型可分為參數共享和序列標注兩種方式。然而，許多研究將
實體和關係的聯合提取看作是序列標記問題。儘管如此，識彆複雜的關係仍然是一個具有挑戰性的
任務，需要進一步提高聯合提取模型的性能。此外，大多數新興的聯合提取神經模型僅在英語基準
上進行了評估，其在其他語言或特定領域的有效性尚待驗證。googe機器翻譯團隊提出了一種包
括自注意力機製和多頭注意力機製的&ner結構。相較於循環神經網絡rnn）或卷積神經
網絡n），多頭注意力機製具有許多吸引人的優點。在中文命名實體識彆任務中，數據集中存在
大量非結構化文本，因此需要從多個角度和多層次來提取文本本身的更多特征。近年來，多頭注意
力機製在命名實體識彆任務中得到了廣泛應用。例如，i等人采用了基於自注意力機製的深度學
習模型，而yin等人則提出了一種名為arner的模型，該模型利用n網絡學習中文激進特征並
使用自我注意機製自動獲取權重。儘管字符特征得到了增強，但激進級彆的特征仍然難以獲取，這
不僅耗費成本，而且模型性能提升有限，尚未解決&n網絡中的信息遺忘
請記住本書首發域名：.biqivge.