【摘 要】
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[目的]基于大规模语言模型的提示学习方法由于无需标注数据等特点被广泛关注，本文旨在分析该方法在学术论文实体识别任务上的可用性。[方法]本文以ChatGPT这一大规模语言模型为例，将ChatGPT视为实体识别工具、伪标签生成工具以及训练集生成工具，并从性能、价格和时间等维度出发分析以上三个视角下ChatGPT的可用性。[结果]首先，三个视角下基于ChatGPT的方法的F1值高于少量样本训练得到的神经
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于学术文献全文内容的细粒度算法实体抽取与评估研究”（项目编号: 72074113）； 苏州大学人文社会科学青年交叉研究团队项目“大数据管理与应用研究”的研究成果之一；
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[目的]基于大规模语言模型的提示学习方法由于无需标注数据等特点被广泛关注，本文旨在分析该方法在学术论文实体识别任务上的可用性。[方法]本文以ChatGPT这一大规模语言模型为例，将ChatGPT视为实体识别工具、伪标签生成工具以及训练集生成工具，并从性能、价格和时间等维度出发分析以上三个视角下ChatGPT的可用性。[结果]首先，三个视角下基于ChatGPT的方法的F1值高于少量样本训练得到的神经网络基线模型，比如实体识别工具视角的F1值超过10个学术论文人工标注摘要训练得到的模型10.6%。其次，基于ChatGPT的方法在不同学科领域的学术论文数据集上的性能较稳定。[局限]本文在英文学术论文摘要数据集上展开实验，但中文和英文学术论文以及学术论文摘要和全文存在逻辑结构和表述上的差异。[结论]当缺少人工标注数据时，将ChatGPT视为实体识别工具可从学术论文摘要中识别到部分实体，但识别结果需进一步过滤以应用到下游任务中。
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