تظل تحفيز الرسوم البيانية المعرفة عالية الجودة عالية الجودة من مجموعة معينة من الوثائق مشكلة صعبة في منظمة العفو الدولية. تتمثل إحدى الطرق في إحدى الطرق في هذه المشكلة من خلال التقدم في مهمة ذات صلة تعرف باسم ملء الفتحة. في هذه المهمة، نظرا لاستعلام كيان في شكل [كيان أو فتحة، حاول الأعمال الأخيرة في الحقل حل هذه المهمة في أزياء نهاية إلى نهاية باستخدام نماذج اللغة المستندة إلى الاسترجاع. في هذه الورقة، نقدم نهجا جديدا لملء فتحة الصفر التي تستوعب الصفر الذي يمتد استرجاع المقطع الكثيف مع السلبيات الصعبة وإجراءات تدريب قوية لنماذج التوليد المعزز للاسترجاع. تقارير النموذج لدينا تحسينات كبيرة على كل من مجموعات بيانات ملء فتحة T-REX و ZSRE، وتحسين كلا من توليد استرجاع المقطع ونظام الفتحة، والترتيب في وضع أعلى 1 في لوحة المتصدرين KILT. علاوة على ذلك، نوضح متانة نظامنا في إظهار قدراته على تكيف نطاقه على متن عبارة عن مجموعة جديدة من مجموعة البيانات المشبوكة لملء الفتحة، من خلال مزيج من التعلم الصفر / قليل من الرصاص. نحن نفرج عن شفرة المصدر والنماذج المدربة مسبقا.