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标签 > 知识图谱
知识图谱,基于应用场景个性化定义图谱schema构建方式,结合对垂直领域的理解和知识积累,构建稿件与实体的关联关系,助力编辑提升稿件生产效率和质量。2019年12月25日,中央广播电视总台央视网“人工智能编辑部”发布系列创新产品,打造引领主流媒体“智慧+”变革的新引擎。
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在人工智能的广阔领域中,知识图谱与大模型是两个至关重要的概念,它们各自拥有独特的优势和应用场景,同时又相互补充,共同推动着人工智能技术的发展。本文将从定...
利用知识图谱与Llama-Index技术构建大模型驱动的RAG系统(下)
对于语言模型(LLM)幻觉,知识图谱被证明优于向量数据库。知识图谱提供更准确、多样化、有趣、逻辑和一致的信息,减少了LLM中出现幻觉的可能性。
这种“幻觉”现象可能是无意中产生的,它可以由多种因素导致,包括训练数据集中存在的偏见、模型不能获取最新的信息,或是其在理解和生成准确回应时的固有限制。为...
最新综述!当大型语言模型(LLM)遇上知识图谱:两大技术优势互补
LLM 是黑箱模型,缺乏可解释性,因此备受批评。LLM 通过参数隐含地表示知识。因此,我们难以解释和验证 LLM 获得的知识。此外,LLM 是通过概率模...
中国研究人员提出StructGPT,提高LLM对结构化数据的零样本推理能力
尽管结构化数据的体量往往非常巨大,但不可能容纳输入提示中的所有数据记录(例如,ChatGPT 的最大上下文长度为 4096)。将结构化数据线性化为 LL...
进一步,本文研究了在更依赖 KG 的知识库问答任务中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模检索-推理两阶段,先从大规模知识图谱上检索问题相关的小子图,...
sparse retrieval:传统的基于字或基于词去建立倒排索引,同时基于此去构建很多查询理解的一系列的能力,包括一些文本相关性排序等;
哈工大PyLTP工具实践:NLP任务中四大必备技术(附代码)
相信从事NLP、数据挖掘、知识图谱等领域的博友都知道哈工大LTP、同义词词林这些工具,该系列文章也会介绍相关的知识,希望对您有所帮助。
事实上,Data2Seq领域在工业界有着非常大的应用价值,应用领域如天气预报、体育报道、财经新闻和医疗报告等。一些典型的公司如Automated Ins...
对于新型的深度学习框架,目前在自然语言处理中的应用还有待进一步加深和提高。比如对抗学习、对偶学习等虽然在图像处理领域得到了比较好的效果,但是在自然语言处...
详细解读知识图谱的这一人工智能技术分支的概念、技术、应用、与发展趋势
问答系统(Question Answering,QA)是信息服务的一种高级形式,能够让计算机自动回答用户所提出的问题。不同于现有的搜索引擎,问答系统返回...
作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一,知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离,为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。
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