大語言模型的漢語框架語義分析能力評估

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摘要：大語言模型的出現(xiàn)對自然語言處理產(chǎn)生了廣泛的影響，已有研究表明大語言模型在各類下游任務中具有出色的Zero-shot 及Few-shot 能力，而對于大語言模型的語義分析能力的評估仍然比較缺乏。因此，本文基于漢語框架語義分析中的三個子任務：框架識別、論元范圍識別和論元角色識別，分別在Zero-shot 及Few-shot 設定下評估了ChatGPT、Gemini 和ChatGLM三個大語言模型在CFN2.0 數(shù)據(jù)集上的語義分析能力，并與目前基于BERT（BidirectionalEncoder Representations from Transformers）的SOTA模型進行了比較。（剩余17004字）