一种使用问答系统进行零样本和少样本事件时序关系抽取方法及系统

本发明提供了一种使用问答系统进行零样本和少样本事件时序关系抽取方法及系统，涉及自然语言处理技术领域。该方法通过事件对提示模板生成多项选择问题，并利用自然语言语义模板动态填充事件对，生成语义选项；基于事件时态预定义映射规则筛选候选关系集，缩小推理空间；将问题、选项及候选集输入大语言模型(如ChatGPT)，通过零样本/少样本推理输出答案索引，解析后得到时序关系标签。本发明以问答重构任务形式降低标注依赖，在MATRES和TB‑DENSE数据集上零样本F1分数达67.3％和52.5％，较传统模型提升14.9％，结合时态约束与语义增强机制，高效捕捉复杂时序逻辑，适用于知识图谱构建、智能问答等领域。