实体或关系嵌入：关系抽取编码策略分析

本文讨论了使用GPT-3和Flan-T5等大型语言模型进行关系提取的问题。通过线性化生成目标字符串的方法，进行了序列到序列的任务处理。通过人工评估，在不同程度的监督下评估了它们在标准关系提取任务中的表现。发现GPT-3进行的少量提示与现有完全监督模型相当，而使用Chain-of-Thought风格的解释进一步监督和微调后，该模型产生了最优结果。