解剖近义句：预训练语言模型中提示句法和补充信息对知识检索的影响
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内容提要
本文探讨了预训练语言模型（PLMs）在自然语言推理、情感分析和关系提取中的应用，提出了多种自动化提示生成方法和知识引导提示，以提高模型性能。研究表明，这些方法在生物医学知识和文本到SQL查询转换等任务中表现优越，推动了知识转移和提示学习的进展。
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Q&A
预训练语言模型在自然语言处理中的应用有哪些？
预训练语言模型在自然语言推理、情感分析和关系提取等任务中表现出色。
什么是知识提示范式？
知识提示范式是将知识子图转化为自然语言提示的框架，旨在提升预训练语言模型的性能。
如何提高预训练语言模型在生物医学知识上的性能？
通过引入新的上下文变量提示和理解 - 困惑 - 误解 (UCM) 度量，可以改善模型在生物医学知识三元组上的性能。
ProP方法的主要特点是什么？
ProP方法利用GPT-3进行知识库构建，强调手动提示和变长回答集的有效性。
In-context learning方法在文本到SQL转换中的表现如何？
该方法在Spider数据集上的表现超越了最先进系统2.5个点，显示出显著的性能提升。
ConsPrompt模型在提示学习中的作用是什么？
ConsPrompt模型通过引入对比样本和对比评分模块，增强了提示学习的有效性和鲁棒性。
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