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文章介绍了一种创新的提示策略，旨在利用大型语言模型从自然语言文本中提取业务流程相关信息，例如活动和参与者等，并建立它们之间的关系。通过这种方法，研究人员能够在无需大量数据的情况下实现高质量的信息提取，进而用于生成流程模型。这种策略在多个数据集上均能显著提升信息提取性能，相较于传统的机器学习和基于规则的方法， F1 分数最高可提升 8% 。此外，该研究还分析了不同提示组件对提取质量的影响，并提供了一系列指导原则，有助于更有效地使用大型语言模型进行流程信息提取。 1 提示策略 提示策略旨在解决从文本描述中提取业务流程相关信息的挑战，特别是检测活动、参与者及其之间的关系。 （1）高阶提示结构： 提示被分为三个主要模块：上下文描述、任务描述和约束条件。 上下文描述：这部分为任务设定了高层
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