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相对为上！-- 一种用于提升零样本相关性预测的合成查询生成方法
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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有效。
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关键要点
- 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。
- 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。
- 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有效。
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