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• AI大模型應(yīng)用入門(mén)實(shí)戰(zhàn)與進(jìn)階：大模型在知識(shí)圖譜構(gòu)建中的應(yīng)用

  知識(shí)圖譜(Knowledge Graph, KG)是一種以實(shí)體(Entity)和關(guān)系(Relation)為核心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于表示實(shí)際世界的知識(shí)。知識(shí)圖譜的應(yīng)用范圍廣泛，包括信息檢索、問(wèn)答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、語(yǔ)義搜索等。隨著大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)(Deep Learning)和自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing, NLP)的發(fā)展，大模型

  2024年02月21日

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  論文淺嘗 | ChatKBQA：基于微調(diào)大語(yǔ)言模型的知識(shí)圖譜問(wèn)答框架

  第一作者：羅浩然，北京郵電大學(xué)博士研究生，研究方向?yàn)橹R(shí)圖譜與大語(yǔ)言模型協(xié)同推理 OpenKG地址：http://openkg.cn/tool/bupt-chatkbqa GitHub地址：https://github.com/LHRLAB/ChatKBQA 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2310.08975 動(dòng)機(jī) 隨著ChatGPT 的問(wèn)世，屬于大模型的時(shí)代就此開(kāi)始。無(wú)可否認(rèn)，大型

  2024年02月05日

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  大型語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜協(xié)同研究綜述：兩大技術(shù)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)

  機(jī)器之心報(bào)道 編輯：杜偉 多圖綜述理清當(dāng)前研究現(xiàn)狀，這篇 29 頁(yè)的論文值得一讀。 大型語(yǔ)言模型（LLM）已經(jīng)很強(qiáng)了，但還可以更強(qiáng)。通過(guò)結(jié)合知識(shí)圖譜，LLM 有望解決缺乏事實(shí)知識(shí)、幻覺(jué)和可解釋性等諸多問(wèn)題；而反過(guò)來(lái) LLM 也能助益知識(shí)圖譜，讓其具備強(qiáng)大的文本和語(yǔ)言理

  2024年02月13日

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  當(dāng)大型語(yǔ)言模型（LLM）遇上知識(shí)圖譜：兩大技術(shù)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)

  大型語(yǔ)言模型（LLM）已經(jīng)很強(qiáng)了，但還可以更強(qiáng)。通過(guò)結(jié)合知識(shí)圖譜，LLM 有望解決缺乏事實(shí)知識(shí)、幻覺(jué)和可解釋性等諸多問(wèn)題；而反過(guò)來(lái) LLM 也能助益知識(shí)圖譜，讓其具備強(qiáng)大的文本和語(yǔ)言理解能力。而如果能將兩者充分融合，我們也許還能得到更加全能的人工智能。 今天我

  2024年02月02日

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  論文淺嘗 | SimKGC：基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的簡(jiǎn)單對(duì)比知識(shí)圖譜補(bǔ)全

  筆記整理：李雅新，天津大學(xué)碩士，研究方向?yàn)橹R(shí)圖譜補(bǔ)全 鏈接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3539597.3570483 動(dòng)機(jī) 知識(shí)圖譜補(bǔ)全?(KGC) 旨在對(duì)已知事實(shí)進(jìn)行推理并推斷缺失的鏈接?；谖谋镜姆椒◤淖匀徽Z(yǔ)言描述中學(xué)習(xí)實(shí)體表示，并且具有歸納KGC的潛力。然而，基于文本的方法的

  2024年02月11日

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  圖技術(shù)在 LLM 下的應(yīng)用：知識(shí)圖譜驅(qū)動(dòng)的大語(yǔ)言模型 Llama Index

  LLM 如火如荼地發(fā)展了大半年，各類(lèi)大模型和相關(guān)框架也逐步成型，可被大家應(yīng)用到業(yè)務(wù)實(shí)際中。在這個(gè)過(guò)程中，我們可能會(huì)遇到一類(lèi)問(wèn)題是：現(xiàn)有的哪些數(shù)據(jù)，如何更好地與 LLM 對(duì)接上。像是大家都在用的知識(shí)圖譜，現(xiàn)在的圖譜該如何借助大模型，發(fā)揮更大的價(jià)值呢？ 在本文

  2024年02月15日

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  新KG視點(diǎn) | Jeff Pan、陳矯彥等——大語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

  OpenKG 大模型專(zhuān)輯 導(dǎo)讀 ?知識(shí)圖譜和大型語(yǔ)言模型都是用來(lái)表示和處理知識(shí)的手段。大模型補(bǔ)足了理解語(yǔ)言的能力，知識(shí)圖譜則豐富了表示知識(shí)的方式，兩者的深度結(jié)合必將為人工智能提供更為全面、可靠、可控的知識(shí)處理方法。在這一背景下，OpenKG組織新KG視點(diǎn)系列文章——

  2024年02月11日

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• 人工智能知識(shí)圖譜研究

  隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)、人工智能等新科技時(shí)代的來(lái)臨，我國(guó)高校教育改革、高校人才培養(yǎng)也面臨著新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。一方面，為了實(shí)現(xiàn)國(guó)家戰(zhàn)略、支撐快速發(fā)展的新經(jīng)濟(jì)，需要高校變革發(fā)展培養(yǎng)新型人才，滿(mǎn)足社會(huì)發(fā)展的新需求；另一方面，新時(shí)代教育理念、教

  2024年02月04日

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  【知識(shí)圖譜】深入淺出講解知識(shí)圖譜（技術(shù)、構(gòu)建、應(yīng)用）

  本文收錄于《深入淺出講解自然語(yǔ)言處理》專(zhuān)欄，此專(zhuān)欄聚焦于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的各大經(jīng)典算法，將持續(xù)更新，歡迎大家訂閱！ 個(gè)人主頁(yè)：有夢(mèng)想的程序星空 個(gè)人介紹：小編是人工智能領(lǐng)域碩士，全棧工程師，深耕Flask后端開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、NLP、Android開(kāi)發(fā)、自動(dòng)化等領(lǐng)域

  2023年04月08日

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  圖論|知識(shí)圖譜——詳解自下而上構(gòu)建知識(shí)圖譜全過(guò)程

  導(dǎo)讀：知識(shí)圖譜的構(gòu)建技術(shù)主要有自頂向下和自底向上兩種。其中自頂向下構(gòu)建是指借助百科類(lèi)網(wǎng)站等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源，從高質(zhì)量數(shù)據(jù)中提取本體和模式信息，加入到知識(shí)庫(kù)里。而自底向上構(gòu)建，則是借助一定的技術(shù)手段，從公開(kāi)采集的數(shù)據(jù)中提取出資源模式，選擇其中置信度

  2024年02月04日

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