利用大型语言模型和一致的推理环境掌握开放信息提取任务
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过构建合适的推理环境，本文探索利用大型语言模型（LLMs）解决开放式信息抽取（OIE）问题，实验结果表明，相较于最先进的监督方法，我们的 6-shot 方法在标准 CaRB 基准上实现了 55.3 的 F1 分数，同时在 TACRED 和 ACE05 上实验结果显示，我们的方法可以自然地推广到其他信息抽取任务，并分别获得了 5.7 和 6.8 的 F1 分数提升。
本文利用大型语言模型解决开放式信息抽取问题，构建推理环境，实现了55.3的F1分数。在TACRED和ACE05上实验结果显示，可以自然地推广到其他信息抽取任务，并分别获得了5.7和6.8的F1分数提升。
