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基于一致性引导的零样本文档级关系三元组提取中的知识检索和去噪
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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
本研究使用大型语言模型作为无样本关系抽取器，提出了一种名为SumAsk的简单提示方法。通过实验发现，SumAsk方法能显著提高大型语言模型的性能，在提取重叠关系方面表现良好。然而，不同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有效。
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关键要点
- 本研究聚焦于使用大型语言模型作为无样本关系抽取器。
- 提出了一种名为SumAsk的简单提示方法，旨在将关系抽取输入转化为有效的问答格式。
- SumAsk方法在各种基准测试和设置上显著提高了大型语言模型的性能。
- 大型语言模型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，尤其是在处理无适用项关系时，大型语言模型表现有效。
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