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ChatGPT 中零样本命名实体识别的实证研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为SumAsk的简单提示方法，使用大型语言模型将关系抽取输入转化为有效的问答格式，能够显著提高大型语言模型的性能。该方法在提取重叠关系方面表现出了良好的性能，但不同的关系之间性能差异较大。大型语言模型在处理无适用项关系时表现出了有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为SumAsk的简单提示方法。
- SumAsk方法使用大型语言模型将关系抽取输入转化为有效的问答格式。
- 该方法显著提高了大型语言模型的性能。
- SumAsk在提取重叠关系方面表现良好。
- 不同关系之间的性能差异较大。
- 大型语言模型在处理无适用项关系时表现有效。
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