話對象和定位將其應用分為四個層次：數據生成器、知識挖掘器、模型調度器和人機交互界麵。在
多模態領域，visua&nreact和hugginggpt讓視覺模型與chatgpt協同工作來完成視
覺和語音任務。
除此以外，許多類chatgpt的大模型也同樣在自然語言處理方麵展示出來了較好的效果。a是應該從7biion到65biion參數的語言模型，不需要求助於專有的數
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網絡中的信息遺忘問題。
而基於大模型的知識抽取，流程如圖2.1所示，是指利用具有數千萬甚至數億參數的深度學習
模型來進行知識抽取的過程。這種大模型通常基於深度學習原理，通過利用大量的數據和計算資源
來訓練具有大量參數的神經網絡模型，以在各種任務中取得最佳表現。
在知識抽取的場景中，大模型可以通過對大量非結構化文本的學習，自動識彆和提取出其中的
結構化信息，如語義信息豐富的標簽、短語等。這種過程可以通過識彆、理解、篩選和格
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