基于GLM-6B对话模型的实体属性抽取项目实现解析：对Zero-shot与In-Context Learning的若干思考...

来自：老刘说NLP

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Zero-shot、One-shot以及Few-shot让人傻傻分不清，读了很多文章，也没搞清楚他们的差别，究竟什么叫zero-shot，其在应用过程中的no gradient update是什么含义，zero-shot是否为一个伪命题，成为了一些有趣的问题。‍‍‍‍‍‍‍

目前，直接使用以chatgpt为代表的大模型进行nlp任务处理成为了一个潮流，直接拼接prompt进行问答，就可拿到相应答案，例如最近的文章《ChatGPT+NLP下的Prompt模板工具：PromptSource、ChatIE代表性开源项目介绍》中所介绍的chatie，直接来解决zeroshot的任务。

但是，我们发现，如果引入incontext-learning这一思想，作为一个fewshot任务来提升ChatIE这类模型的性能，可能是一个很好的思路，在此基础上个配上一个开源项目进行解释能够增强了解。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

因此，带着这个问题，本文先谈谈Zero-shot、One-shot以及Few-shot、从ChatIE：面向RE\EE\NER三种任务的伪zero-shot prompt说起、从伪zeroshot看In-Context Learning类比学习、将In-Context Learning引入伪zero-shot完成信息抽取任务四个方面进行介绍，供大家一起参考。

一、先谈谈Zero-shot、One-shot以及Few-shot

1、Zero-shot

Zero-shot就是希望模型能够对其从没见过的类别进行分类，是指对于要分类的类别对象，一次也不学习。

也就是说，只有推理阶段，没有训练阶段。这个常见于chatgpt中qa形式，直接通过问题prompt，基于已训练好的大模型，进行直接预测。

2、Few-shot与One-shot

如果训练集中，不同类别的样本只有少量，则成为Few-shot，如果参与训练学习，也只能使用较少的样本数。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

如果训练集中，不同类别的样本只有一个，则成为One-shot，属于Few-shot的一种特殊情况。

但其中的“no gradient update让人费解”，后面想了想，有2种理解：

1）单次微调，参数更新，但微调后模型不保存。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

LLM由于参数量巨大，导致更新起来困难(费钱--费卡)。因此很少对训练好的LLM做微调。但是为了在特殊任务上有较好的表现(微调效果肯定要好于不微调的)，但是又不固定微调后的模型，所以提出了one-shot、few-shot的方式，通过加入偏置，影响模型的最终输出。

而one-shot、few-shot可以变相的理解成用一个/多个example进行模型微调，但是微调后的模型不保存。每次提供inference都要微调一遍(输入一个example或者多个example来模拟微调过程)，No gradient updates are performed.就是说提供inference的模型参数保持不变，但这其实是tuning的范畴。

2）直接不微调，参数直接不更新‍‍‍‍‍‍

如果不更新参数，那么这种学习就是瞬间的，不构成learning。预训练模型自身训练完后本身有一套参数，finetune就是在预训练基础上继续训练，肯定会有梯度更新，因为finetune后参数会变，参数变了梯度必然会更新。直接推理出答案，后台梯度也不更新。

不过，需要注意的是，如果以这个模型到底有没有见过标注样本，来划分zero-shot与其他的差别，就是主要见过，无论是在推理阶段（作为prompt）用【不更新梯度】，还是加入finetune阶段参与训练【更新参数】，那就肯定不是zero-shot，否则就是数据泄漏。

这也就是说，如果在prompt中是否加入一个或者多个正确的例子，例如分类任务中，加入一些正确的任务描述例子，都不能算作是zero-shot，但是问题是你怎么能保证模型训练没有用过这些数据，他们当时训练就可能搜集到了，模型说不定都见过，也就是说至少不存在严格意义的zero shot。

二、从ChatIE：面向RE\EE\NER三种任务的伪zero-shot prompt说起

最近有篇文章《Zero-Shot Information Extraction via Chatting with ChatGPT》很有趣，该工作将零样本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。

地址：https://github.com/cocacola-lab/ChatIE

其实现基本原理为，通过制定任务实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取，并为每个任务设计了2个步骤的prompt-pattern，第一步用于识别类型，第二步用于识别指定类型的值。将抽取的任务定义（抽取要素）进行prompt填充，然后调用chatgpt接口，在取得结果后进行规则解析，结构化相应答案。

例如，关系抽取的具体执行步骤包括：针对每类prompt，分别调用prompt-pattern，得到相应结果，以事件抽取prompt为例，

1）任务要素定义：

df_eet = {'chinese': {'灾害/意外-坠机': ['时间', '地点', '死亡人数', '受伤人数'], '司法行为-举报': ['时间', '举报发起方', '举报对象'], '财经/交易-涨价': ['时间', '涨价幅度', '涨价物', '涨价方'], '组织关系-解雇': ['时间', '解雇方', '被解雇人员'], '组织关系-停职': ['时间', '所属组织', '停职人员'], '财经/交易-加息': ['时间', '加息幅度', '加息机构'], '交往-探班': ['时间', '探班主体', '探班对象'], '人生-怀孕': ['时间', '怀孕者'], '组织关系-辞/离职': ['时间', '离职者', '原所属组织'], '组织关系-裁员': ['时间', '裁员方', '裁员人数'], '灾害/意外-车祸': ['时间', '地点', '死亡人数', '受伤人数'], '人生-离婚': ['时间', '离婚双方'], '司法行为-起诉': ['时间', '被告', '原告'], '竞赛行为-禁赛': ['时间', '禁赛时长', '被禁赛人员', '禁赛机构'], '人生-婚礼': ['时间', '地点', '参礼人员', '结婚双方'], '财经/交易-涨停': ['时间', '涨停股票'], '财经/交易-上市': ['时间', '地点', '上市企业', '融资金额'], '组织关系-解散': ['时间', '解散方'], '财经/交易-跌停': ['时间', '跌停股票'], '财经/交易-降价': ['时间', '降价方', '降价物', '降价幅度'], '组织行为-罢工': ['时间', '所属组织', '罢工人数', '罢工人员'], '司法行为-开庭': ['时间', '开庭法院', '开庭案件'], '竞赛行为-退役': ['时间', '退役者'], '人生-求婚': ['时间', '求婚者', '求婚对象'], '人生-庆生': ['时间', '生日方', '生日方年龄', '庆祝方'], '交往-会见': ['时间', '地点', '会见主体', '会见对象'], '竞赛行为-退赛': ['时间', '退赛赛事', '退赛方'], '交往-道歉': ['时间', '道歉对象', '道歉者'], '司法行为-入狱': ['时间', '入狱者', '刑期'], '组织关系-加盟': ['时间', '加盟者', '所加盟组织'], '人生-分手': ['时间', '分手双方'], '灾害/意外-袭击': ['时间', '地点', '袭击对象', '死亡人数', '袭击者', '受伤人数'], '灾害/意外-坍/垮塌': ['时间', '坍塌主体', '死亡人数', '受伤人数'], '组织关系-解约': ['时间', '被解约方', '解约方'], '产品行为-下架': ['时间', '下架产品', '被下架方', '下架方'], '灾害/意外-起火': ['时间', '地点', '死亡人数', '受伤人数'], '灾害/意外-爆炸': ['时间', '地点', '死亡人数', '受伤人数'], '产品行为-上映': ['时间', '上映方', '上映影视'], '人生-订婚': ['时间', '订婚主体'], '组织关系-退出': ['时间', '退出方', '原所属组织'], '交往-点赞': ['时间', '点赞方', '点赞对象'], '产品行为-发布': ['时间', '发布产品', '发布方'], '人生-结婚': ['时间', '结婚双方'], '组织行为-闭幕': ['时间', '地点', '活动名称'], '人生-死亡': ['时间', '地点', '死者年龄', '死者'], '竞赛行为-夺冠': ['时间', '冠军', '夺冠赛事'], '人生-失联': ['时间', '地点', '失联者'], '财经/交易-出售/收购': ['时间', '出售方', '交易物', '出售价格', '收购方'], '竞赛行为-晋级': ['时间', '晋级方', '晋级赛事'], '竞赛行为-胜负': ['时间', '败者', '胜者', '赛事名称'], '财经/交易-降息': ['时间', '降息幅度', '降息机构'], '组织行为-开幕': ['时间', '地点', '活动名称'], '司法行为-拘捕': ['时间', '拘捕者', '被拘捕者'], '交往-感谢': ['时间', '致谢人', '被感谢人'], '司法行为-约谈': ['时间', '约谈对象', '约谈发起方'], '灾害/意外-地震': ['时间', '死亡人数', '震级', '震源深度', '震中', '受伤人数'], '人生-产子/女': ['时间', '产子者', '出生者'], '财经/交易-融资': ['时间', '跟投方', '领投方', '融资轮次', '融资金额', '融资方'], '司法行为-罚款': ['时间', '罚款对象', '执法机构', '罚款金额'], '人生-出轨': ['时间', '出轨方', '出轨对象'], '灾害/意外-洪灾': ['时间', '地点', '死亡人数', '受伤人数'], '组织行为-游行': ['时间', '地点', '游行组织', '游行人数'], '司法行为-立案': ['时间', '立案机构', '立案对象'], '产品行为-获奖': ['时间', '获奖人', '奖项', '颁奖机构'], '产品行为-召回': ['时间', '召回内容', '召回方']},'english': {'Justice:Appeal': ['Defendant', 'Adjudicator', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Justice:Extradite': ['Agent', 'Person', 'Destination', 'Origin', 'Crime', 'Time'], 'Justice:Acquit': ['Defendant', 'Adjudicator', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Life:Be-Born': ['Person', 'Time', 'Place'], 'Life:Divorce': ['Person', 'Time', 'Place'], 'Personnel:Nominate': ['Person', 'Agent', 'Position', 'Time', 'Place'], 'Life:Marry': ['Person', 'Time', 'Place'], 'Personnel:End-Position': ['Person', 'Entity', 'Position', 'Time', 'Place'], 'Justice:Pardon': ['Defendant', 'Prosecutor', 'Adjudicator', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Business:Merge-Org': ['Org', 'Time', 'Place'], 'Conflict:Attack': ['Attacker', 'Target', 'Instrument', 'Time', 'Place'], 'Justice:Charge-Indict': ['Defendant', 'Prosecutor', 'Adjudicator', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Personnel:Start-Position': ['Person', 'Entity', 'Position', 'Time', 'Place'], 'Business:Start-Org': ['Agent', 'Org', 'Time', 'Place'], 'Business:End-Org': ['Org', 'Time', 'Place'], 'Life:Injure': ['Agent', 'Victim', 'Instrument', 'Time', 'Place'], 'Justice:Fine': ['Entity', 'Adjudicator', 'Money', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Justice:Sentence': ['Defendant', 'Adjudicator', 'Crime', 'Sentence', 'Time', 'Place'], 'Transaction:Transfer-Money': ['Giver', 'Recipient', 'Beneficiary', 'Money', 'Time', 'Place'], 'Justice:Execute': ['Person', 'Agent', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Justice:Sue': ['Plaintiff', 'Defendant', 'Adjudicator', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Justice:Arrest-Jail': ['Person', 'Agent', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Justice:Trial-Hearing': ['Defendant', 'Prosecutor', 'Adjudicator', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Movement:Transport': ['Agent', 'Artifact', 'Vehicle', 'Price', 'Origin'], 'Contact:Meet': ['Entity', 'Time', 'Place'], 'Personnel:Elect': ['Person', 'Entity', 'Position', 'Time', 'Place'], 'Business:Declare-Bankruptcy': ['Org', 'Time', 'Place'], 'Transaction:Transfer-Ownership': ['Buyer', 'Seller', 'Beneficiary', 'Artifact', 'Price', 'Time', 'Place'], 'Justice:Release-Parole': ['Person', 'Entity', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Conflict:Demonstrate': ['Entity', 'Time', 'Place'], 'Contact:Phone-Write': ['Entity', 'Time'], 'Justice:Convict': ['Defendant', 'Adjudicator', 'Crime', 'Time', 'Place'], 'Life:Die': ['Agent', 'Victim', 'Instrument', 'Time', 'Place']},
}

2）构造prompt的pattern:

ee_s1_p = {'chinese': '''给定的句子为："{}"\n\n给定事件类型列表：{}\n\n在这个句子中，可能包含了哪些事件类型？\n请给出事件类型列表中的事件类型。\n如果不存在则回答：无\n按照元组形式回复，如 (事件类型1, 事件类型2, ……)：''','english': '''The given sentence is "{}"\n\nGiven a list of event types: {}\n\nWhat event types in the given list might be included in this given sentence?\nIf not present, answer: none.\nRespond as a tuple, e.g. (event type 1, event type 2, ......):'''
}ee_s2_p = {'chinese': '''事件类型"{}"对应的论元角色列表为：{}。\n在给定的句子中，根据论元角色提取出事件论元。\n如果论元角色没有相应的论元内容，则论元内容回答：无\n按照表格形式回复，表格有两列且表头为（论元角色，论元内容）：''','english': '''The list of argument roles corresponding to event type "{}" is: {}.\nIn the given sentence, extract event arguments according to their role.\nIf the argument role does not have a corresponding argument content, then the argument content answer: None\nRespond in the form of a table with two columns and a header of (argument role, argument content):'''
}

三、从伪zeroshot看In-Context Learning类比学习

In Context Learning（ICL）的关键思想是从类比中学习。《A Survey on In-context Learning》一文（https://arxiv.org/pdf/2301.00234.pdf）对In Context Learning（ICL）进行了综述。

该工作认为，ICL的强大性能依赖于两个阶段：（1）培养LLMsICL能力的训练阶段，以及LLMs根据特定任务演示进行预测的推理阶段。就训练阶段而言，LLMs直接接受语言建模目标的训练，如从左到右的生成，并将整个研究分成了训练和推理两个部分，如下图所示。

如下图所示：给出了一个描述语言模型如何使用ICL进行决策的例子。首先，ICL 需要一些示例来形成一个演示上下文。这些示例通常是用自然语言模板编写的。然后 ICL 将查询的问题（即你需要预测标签的 input）和一个上下文演示（一些相关的 cases）连接在一起，形成带有提示的输入，并将其输入到语言模型中进行预测。

值得注意的是，首与需要使用后向梯度来更新模型参数的训练阶段的监督学习不同，ICL不进行参数更新，而是直接对语言模型进行预测。

四、将In-Context Learning引入伪zero-shot完成信息抽取任务

开源项目(https://github.com/HarderThenHarder/transformers_tasks/tree/main/LLM)中，借鉴In-Context Learning思想，给出了一个基于GLM-6B的zero-shot信息抽取方案，最终效果如下：

其本质思想在于，针对zero-shot问题，使用同一个大模型，对不同任务设计其独有的 prompt，以解决不同的任务问题针对信息抽取任务，则采用2轮问答的方式进行抽取，首先进行实体类型分类，给定句子以及实体类别，要求识别出其中的实体类型，其次根据识别出的实体类型，再进行实体属性要素抽取。在构造prompt的过程中，通过列举一些正确的例子，作为In-Context Learning学习的上下文。（按照第一节的理解，这其实不能算作zero-shot，已经是fewshot）

因此，如何设计指定任务的promt，以及如何合理的引入In-Context是整个工作的一个核心。

1、调用chatglm6b进行推理抽取

加载chatglm-6b模型，对模型进行预测，下面是使用huggingface调用chatglm6b的代码（https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/cli_demo.py）：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)

其中，整个history会作为一个部分，拼接进行prompt当中，从中可以看到，多轮对话最多做到8轮。

def build_prompt(history):prompt = "欢迎使用 ChatGLM-6B 模型，输入内容即可进行对话，clear 清空对话历史，stop 终止程序"for query, response in history:prompt += f"\n\n用户：{query}"prompt += f"\n\nChatGLM-6B：{response}"return promptdef main():history = []print("欢迎使用 ChatGLM-6B 模型，输入内容即可进行对话，clear 清空对话历史，stop 终止程序")while True:query = input("\n用户：")if query == "stop":breakif query == "clear":history = []os.system(clear_command)print("欢迎使用 ChatGLM-6B 模型，输入内容即可进行对话，clear 清空对话历史，stop 终止程序")continuecount = 0for response, history in model.stream_chat(tokenizer, query, history=history):count += 1if count % 8 == 0:os.system(clear_command)print(build_prompt(history), flush=True)os.system(clear_command)print(build_prompt(history), flush=True)

最后，我们对模型进行推理，将上述构造的两个任务作为history

def inference(sentence,custom_settings):with console.status("[bold bright_green] Model Inference..."):sentence_with_cls_prompt = CLS_PATTERN.format(sentence)cls_res, _ = model.chat(tokenizer, sentence_with_cls_prompt, history=custom_settings['cls_pre_history'])if cls_res not in schema:print(f'The type model inferenced {cls_res} which is not in schema dict, exited.')exit()properties_str = ', '.join(schema[cls_res])schema_str_list = f'“{cls_res}”({properties_str})'sentence_with_ie_prompt = IE_PATTERN.format(sentence, schema_str_list)ie_res, _ = model.chat(tokenizer, sentence_with_ie_prompt, history=custom_settings['ie_pre_history'])ie_res = clean_response(ie_res)print(f'>>> [bold bright_red]sentence: {sentence}')print(f'>>> [bold bright_green]inference answer: ')print(ie_res)def test():console = Console()device = 'cuda:0'tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half()model.to(device)sentence = '张译（原名张毅），1978年2月17日出生于黑龙江省哈尔滨市，中国内地男演员。1997年至2006年服役于北京军区政治部战友话剧团。2006年，主演军事励志题材电视剧《士兵突击》。',custom_settings = init_prompts()inference(sentence,custom_settings)

2、第一步：实体类型识别

先做实体类型识别（这个有点像事件抽取中的事件检测），其中需要构造

1）sentence_with_cls_prompt

sentence_with_cls_prompt = CLS_PATTERN.format(sentence)，先对句子进行实体类型识别，构造prompt:

CLS_PATTERN = f"“{{}}”是 {class_list} 里的什么类别？"

例如，针对句子：“张译（原名张毅），1978年2月17日出生于黑龙江省哈尔滨市，中国内地男演员。1997年至2006年服役于北京军区政治部战友话剧团。2006年，主演军事励志题材电视剧《士兵突击》。”

构造prompt后变为：

“张译（原名张毅），1978年2月17日出生于黑龙江省哈尔滨市，中国内地男演员。1997年至2006年服役于北京军区政治部战友话剧团。2006年，主演军事励志题材电视剧《士兵突击》。”是 
['人物', '书籍', '电视剧'] 里的什么类别？

2）cls_pre_history实体类型识别的例子

利用cls_pre_history作为incontext-learning学习的上下文，进行拼接，例如，cls_pre_history形式为：

cls_pre_history：
[("现在你是一个文本分类器，你需要按照要求将我给你的句子分类到：['人物', '书籍', '电视剧']类别中。", '好的。'),("“岳云鹏，本名岳龙刚，1985年4月15日出生于河南省濮阳市南乐县，中国内地相声、影视男演员。2005年，首次登台演出。2012年，主演卢卫国执导的喜剧电影《就是闹着玩的
》。2013年在北京举办相声专场。”是 ['人物', '书籍', '电视剧'] 里的什么类别？",'人物'),("“《三体》是刘慈欣创作的长篇科幻小说系列，由《三体》《三体2：黑暗森林》《三体3：死神永生》组成，第一部于2006年5月起在《科幻世界》杂志上连载，第二部于2008年5
月首次出版，第三部则于2010年11月出版。”是 ['人物', '书籍', '电视剧'] 里的什么类别？",'书籍'),("“《狂飙》是由中央电视台、爱奇艺出品，留白影视、中国长安出版传媒联合出品，中央政法委宣传教育局、中央政法委政法综治信息中心指导拍摄，徐纪周执导，张译、
张颂文、李一桐、张志坚、吴刚领衔主演，倪大红、韩童生、李建义、石兆琪特邀主演，李健、高叶、王骁等主演的反黑刑侦剧。”是 ['人物', '书籍', '电视剧'] 里的什么类别？",'电视剧')
]

3、第2步：实体属性抽取

根据识别的实体类型结果做实体属性抽取（这个有点像事件抽取中的事件要素抽取），

根据上一步得到的实体类型，进一步生成问句sentence_with_ie_prompt和in-context learning上下文，其中：

1）sentence_with_ie_prompt

sentence_with_ie_prompt指的是对任务的描述，其中需要用到不同实体对应的属性schema以及问题的promt模版。

schema如下：

schema = {'人物': ['姓名', '性别', '出生日期', '出生地点', '职业', '获得奖项'],'书籍': ['书名', '作者', '类型', '发行时间', '定价'],'电视剧': ['电视剧名称', '导演', '演员', '题材', '出品方']
}

属性抽取的prompt如下：

IE_PATTERN = "{}\n\n提取上述句子中{}类型的实体，并按照JSON格式输出，上述句子中不存在的信息用['原文中未提及']来表示，多个值之间用','分隔。"

变成：

张译（原名张毅），1978年2月17日出生于黑龙江省哈尔滨市，中国内地男演员。1997年至2006年服役于北京军区政治部战友话剧团。2006年，主演军事励志题材电视剧《士兵突击》。提取上述句子中“人物”(姓名, 性别, 出生日期, 出生地点, 职业, 获得奖项)类型的实体，并按照JSON格式输出，上述句子中不存在的信息用['原文中未提及']来表示，多个值之间用','分隔。

2）ie_pre_history属性抽取的例子

ie_pre_history属性抽取的例子给定了一些正确抽取的实际例子，如下所示：

[("现在你需要帮助我完成信息抽取任务，当我给你一个句子时，你需要帮我抽取出句子中三元组，并按照JSON的格式输出，上述句子中没有的信息用['原文中未提及']来表示，多
个值之间用','分隔。",'好的，请输入您的句子。'),("岳云鹏，本名岳龙刚，1985年4月15日出生于河南省濮阳市南乐县，中国内地相声、影视男演员。\n\n提取上述句子中“人物”(姓名, 性别, 出生日期, 出生地点, 职业, 
获得奖项)类型的实体，并按照JSON格式输出，上述句子中不存在的信息用['原文中未提及']来表示，多个值之间用','分隔。",'{"姓名": ["岳云鹏"], "性别": ["男"], "出生日期": ["1985年4月15日"], "出生地点": ["河南省濮阳市南乐县"], "职业": ["相声演员", "影视演员"], "获得奖项": 
["原文中未提及"]}'),("《三体》是刘慈欣创作的长篇科幻小说系列，由《三体》《三体2：黑暗森林》《三体3：死神永生》组成，第一部于2006年5月起在《科幻世界》杂志上连载，第二部于2008年5月首
，第三部则于2010年11月出版。\n\n提取上述句子中“书籍”(书名, 作者, 类型, 发行时间, 
定价)类型的实体，并按照JSON格式输出，上述句子中不存在的信息用['原文中未提及']来表示，多个值之间用','分隔。",'{"书名": ["《三体》"], "作者": ["刘慈欣"], "类型": ["长篇科幻小说"], "发行时间": ["2006年5月", "2008年5月", "2010年11月"], "定价": ["原文中未提及"]}')
]

3、第三步：对模型输出进行后处理

def clean_response(response: str):if '```json' in response:res = re.findall(r'```json(.*?)```', response)if len(res) and res[0]:response = res[0]response.replace('、', ',')try:return json.loads(response)except:return response

总结

本文先谈谈Zero-shot、One-shot以及Few-shot、从ChatIE：面向RE\EE\NER三种任务的伪zero-shot prompt说起、从伪zeroshot看In-Context Learning类比学习、将In-Context Learning引入伪zero-shot完成信息抽取任务四个方面进行介绍，供大家一起参考。

其中关于zeroshot的想法，欢迎大家一起讨论。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

参考文献

1、https://blog.csdn.net/weixin_41862755/article/details/125623018
2、https://arxiv.org/pdf/2301.00234.pdf
3、(https://github.com/HarderThenHarder/transformers_tasks/tree/main/LLM)