BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-25T00:00:00Z

1900-1950年历史中文资料中的词语分割、词性标注和命名实体识别的比较分析

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内容提要

本研究比较了1900至1950年间中文文献中大型语言模型（LLMs）与传统自然语言处理工具在词语分割、词性标注和命名实体识别方面的表现。结果表明，LLMs在精度上优于传统方法，但计算成本较高，反映了精度与效率之间的权衡。

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标签

命名实体识别 大型语言模型 自然语言处理 词性标注 词语分割