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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
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 本文探索利用大型语言模型解决开放式信息抽取问题。
- 构建了合适的推理环境。
- 在标准 CaRB 基准上实现了 55.3 的 F1 分数。
- 在 TACRED 和 ACE05 上分别获得了 5.7 和 6.8 的 F1 分数提升。
- 6-shot 方法相较于最先进的监督方法表现更佳。
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