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ChatIE:通过多轮问答问题实现实命名实体识别和关系事件的零样本信息抽取,并在NYT11-HRL等数据集上超过了全监督模型

零样本信息抽取(Information Extraction,IE)旨在从无标注文本中建立IE系统,因为很少涉及人为干预,该问题非常具有挑战性。但零样本IE不再需要标注数据时耗费的时间和人力,因此十分重要。近来的大规模语言模型(例如GPT-3,Chat GPT)在零样本设置下取得了很好的表现,这启发我们探索基于提示的方法来解决零样本IE任务。我们提出一个问题:不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行?我们将零样本IE任务转变为一个两阶段框架的多轮问答问题(Chat IE),并在三个IE任务中广泛评估了该框架:实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取。在两个语言的6个数据集上的实验结果表明,Chat IE取得了非常好的效果,甚至在几个数据集上(例如NYT11-HRL)上超过了全监督模型的表现。我们的工作能够为有限资源下IE系统的建立奠定基础。

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