利用大型语言模型进行几例式关系抽取领域自适应的方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。利用大型语言模型的上下文学习能力来进行架构、施工、工程和运维领域研究论文标题和摘要上的有限领域关系提取模型的培训，通过与离域数据训练的基线深度学习架构的性能比较，通过使用结构化提示和仅有少量专家标注的少样本学习策略，展示了该方法可以潜在地支持科学知识图谱生成模型的领域适应。
该研究使用大型语言模型训练领域关系提取模型，并与基线深度学习架构进行性能比较，展示了该方法在科学知识图谱生成模型的领域适应方面的优势。
