本文探讨了如何通过调整通用语言模型的训练分布,利用有限的领域特定数据构建专业模型。采用聚类重要性采样方法,从通用数据集中根据领域数据的频率进行采样,以提高语言建模的准确性。此外,文章介绍了如何通过地理位置知识改善Siri对本地兴趣点名称的识别能力,提出了基于地理位置的语言模型。
本文介绍了一种简单的方法,使用自然语言处理和大型通用语言模型从研究论文中提取材料数据建立数据库。该方法无需编程或模型培训,具有高召回率和几乎完美精度。作者评估了多种语言模型,在提取体积模量数据方面表现良好。该方法可扩展到其他研究领域。
本文介绍了一种基于自然语言处理和大型通用语言模型的简单方法,可从研究论文全文中提取材料数据以建立数据库,无需编程或模型培训等专业知识,可实现高召回率和几乎完美精度。作者评估了多种语言模型,并在提取体积模量数据方面取得了良好的表现。该方法可扩展到其他研究领域,作者通过开发金属玻璃的临界冷却速率数据库进行了展示。
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