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优化大型语言模型的召回率：基于模型协作的关系三元组抽取方法
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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
本研究测试了不同规模的大型语言模型在零次和少次侦查设置下的三元组提取能力。通过动态收集知识库上下文信息，并通过提示提供给语言模型的管道，使得大型语言模型在基于BiLSTM网络架构的旧的完全训练基线上具有竞争力。模型的规模对三元组提取能力的改进有限。
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关键要点
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本研究测试了不同规模的大型语言模型在零次和少次侦查设置下的三元组提取能力。
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提出了一种通过动态收集知识库上下文信息并提供给语言模型的管道。
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附加的上下文信息使得大型语言模型在基于BiLSTM网络架构的旧的完全训练基线上具有竞争力。
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收集到的知识库上下文质量与模型的三元组提取性能密切相关。
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模型的规模对三元组提取能力的改进有限，仅带来对数级的提升。
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