在我的上一篇文章中，我谈到了大型语言模型（LLMs）如何提升命名实体识别（NER）的水平，现在让我们深入了解一下代码。

创建强大的机器学习模型中最大的挑战之一是获取正确标注的数据。幸运的是，大型语言模型（LLMs）可以提供重要帮助。它们使我们能够自动化繁琐的数据标注过程。然而，请记住您不能完全信任一个人工智能。您必须检查标注的数据。

验证已标注的数据比自己标注它们要容易得多。

在本文中，我们将使用LLM来标注客户评论数据集，在下一篇文章中，我们将使用Spacy来创建自定义的命名实体识别（NER）模型。

LLM进行数据标注

让我们从数据标注开始。因为我是个爱吃甜食的人，我想在客户评论中识别甜点。从包含客户评论的数据集中，我们将标注出甜点菜品。借助LLM，我们可以以自动化的方式完成这项任务。

我们可以使用类似于以下的提示：

记得检查标注的数据（例如使用Doccano）。

例如：

给定评论中的甜点参考可以识别为“冰淇淋”和“南瓜奶昔”。JSON对象如下所示：

结论

总的来说，大型语言模型为我们提供了强大的工具，可以自动化和简化常常繁琐的数据标注过程。通过利用这些模型，我们可以显著增强命名实体识别的能力，特别是在识别客户评论中的特定实体，如甜点方面。然而，重要的是要记住，尽管自动化过程可以节省大量时间，但仍然需要人工干预以确保标注数据的质量。

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（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）

编辑：胡跃