要求CHATGPT高质量回答的艺术:提示工程技术的完整指南—第 23 章:命名实体识别提示

简介: 要求CHATGPT高质量回答的艺术:提示工程技术的完整指南—第 23 章:命名实体识别提示

要求CHATGPT高质量回答的艺术:提示工程技术的完整指南—第 23 章:命名实体识别提示
命名实体识别(NER)是一种允许模型对文本中的命名实体(如人物、组织、地点和日期)进行识别和分类的技术。

要在 ChatGPT 中使用命名实体识别提示,应向模型提供一段文本,并要求其识别和分类文本中的命名实体。

提示中还应包含所需的输出信息,如需要识别的命名实体类型(如人物、组织、地点和日期)以及任何特定的要求或限制。

提示示例及其公式:

示例 1:新闻文章中的命名实体识别

任务: 识别一篇新闻文章中的命名实体并对其进行分类

  • 说明: 模型应识别人物、组织、地点和日期并进行分类。
  • 提示公式: “对以下新闻文章【插入文章】进行命名实体识别,并对人物、组织、地点和日期进行识别和分类”。

示例 2:法律文件中的命名实体识别

任务: 对法律文件中的命名实体进行识别和分类

  • 说明: 模型应识别人物、组织、地点和日期并对其进行分类。
  • 提示公式: “对以下法律文件【插入文件】进行命名实体识别,并对人员、组织、地点和日期进行识别和分类”。

示例 3:研究论文中的命名实体识别

任务: 对研究论文中的命名实体进行识别和分类

  • 说明: 模型应识别并分类人物、组织、地点和日期
  • 提示公式: “对以下研究论文【插入论文】进行命名实体识别,并对人物、组织、地点和日期进行识别和分类”。
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