我们按照先前提取的元素类型的顺序以及ates的理论执行多回合QA 。为了生成问题，我们需要检索具有元素类型的模板，并在必要时填充相应的槽 。然后我们访问并获得响应 。最后，我们根据每一轮提取的元素组成结构化信息 。同样，为了便于答案提取，我们要求系统以表格形式回复 。如果没有提取任何内容，系统将生成一个带有NONE的令牌响应 。
实验
略
总结
这是知识抽取和语言模型的结合，重点在于提出的基于的多轮QA框架——，用于零样本信息提取 。
【基于ChatGPT聊天的零样本信息提取7.25】将每个回合的结果合成最终的结构化结果 。
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