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在大型语言模型中识别线性关系概念
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内容提要
预训练的语言模型是一种有希望的知识来源，研究者提出了新技术来评估多对象关系知识，发现选择具有高阈值的对象可得到49.5%的F1得分，为进一步研究从潜在语言表示中提取关系知识铺平了道路。
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关键要点
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预训练的语言模型是一种有希望的结构化知识来源。
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现有方法只关注每对主体 - 关系中的一个对象，忽视了多个正确对象的存在。
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研究者分析了潜在语言表示以产生多对象关系知识。
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将问题表述为排名 - 选择任务，并评估现有的提示技术。
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提出融入领域知识的新技术以改善选择方法。
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选择高于学得的关系特定阈值的对象可获得49.5%的F1得分。
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研究结果强调了使用语言模型进行多值插槽填充任务的难度。
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为从潜在语言表示中提取关系知识的进一步研究铺平了道路。
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