大型语言模型的跨度标注策略
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最近的研究表明，大型语言模型（LLMs）在文本分析任务中，如命名实体识别，面临着缺乏参考输入片段机制的挑战。该研究将提示策略分为三种类型，并引入了一种名为LogitMatch的新方法，该方法将模型输出与有效的输入片段对齐。评估结果表明，尽管传统的标记方法有效，但LogitMatch通过解决片段匹配问题，提升了性能，在多个场景中优于其他策略。这一进展可能会改善大型语言模型在文本分析中的应用，从而实现更准确的结果。
大型语言模型的跨度标注新策略
近期研究强调了大型语言模型（LLMs）在文本分析中不断演变的角色，特别是在命名实体识别等任务中。生成架构的一个显著挑战是缺乏明确的机制来引用特定的输入片段，导致跨度标注的一致性提示策略不足。
LogitMatch的引入
研究人员推出了LogitMatch，这是一种新颖的约束解码方法，旨在增强模型输出与有效输入跨度之间的对齐。这种方法为跨度标注提供了更结构化的方式，解决了基于匹配的技术之前存在的问题。
在多样化任务中的评估
该研究在四个任务中评估了这些方法。结果表明，尽管标记仍然是一个强有力的基线，LogitMatch在某些设置中表现优越。通过有效消除与跨度匹配相关的问题，LogitMatch在多种场景中超越了其他策略。
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📰 原始来源： https://arxiv.org/abs/2601.16946v1
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