DeepKE项目中CodeKGC论文的Vanilla Prompt技术解析

DeepKE项目中CodeKGC论文的Vanilla Prompt技术解析

【免费下载链接】DeepKE An Open Toolkit for Knowledge Graph Extraction and Construction published at EMNLP2022 System Demonstrations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepKE

在知识图谱构建领域，CodeKGC作为DeepKE项目中的重要组成部分，其提示词设计对模型性能有着关键影响。本文将从技术角度深入剖析该研究中Vanilla Prompt的设计理念和实现方式。

Vanilla Prompt（基础提示词）在该研究中采用了极简设计原则，其核心特点是去除了复杂的结构化转换，仅保留最基本的输入输出格式。这种设计主要服务于对比实验，用于验证更复杂提示策略的有效性。

典型应用示例：

• 输入格式保持原始文本形态：

text:
Gynecomastia in epileptics treated with phenobarbital, phenytoin, and fluoresone: two case reports.

• 输出直接要求三元组列表：

triple_list: xxx

技术实现要点：

1. 代码层面可通过修改ICL_prompt参数值实现提示词切换
2. 建议使用早期版本的GPT-3.5 API以获得与论文一致的实验结果
3. 最新版GPT模型因语义理解能力增强，即使用简单提示也能获得较好效果

实践建议：

1. 对比实验时需严格控制模型版本变量
2. 基础提示可作为复杂提示策略的性能基准
3. 实际应用中可根据任务复杂度灵活选择提示策略

该研究通过这种极简设计，有效验证了结构化提示在知识抽取任务中的优势，为后续研究提供了重要参考基线。对于希望复现实验的研究者，建议特别注意模型版本的一致性，这是保证结果可比性的关键因素。

【免费下载链接】DeepKE An Open Toolkit for Knowledge Graph Extraction and Construction published at EMNLP2022 System Demonstrations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepKE