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。

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。

SumAsk是一种简单提示方法，使用大型语言模型将关系抽取输入转化为有效的问答格式，能够显著提高大型语言模型的性能。在提取重叠关系方面表现出良好的性能，但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出有效性。

本研究提出了一种名为SumAsk的简单提示方法，使用大型语言模型将关系抽取输入转化为有效的问答格式，能够显著提高大型语言模型的性能。该方法在提取重叠关系方面表现出了良好的性能，但不同的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出了有效性。