针对知识图谱构建过程依赖人工编写规则模板和标注数据所导致的人力和时间成本过高问题,利用大语言模型在文本理解、知识抽取、上下文推理等优势,提出一种基于大语言模型(Large Language Model,LLM)的知识图谱构建与应用方法。利用LLM...
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针对知识图谱构建过程依赖人工编写规则模板和标注数据所导致的人力和时间成本过高问题,利用大语言模型在文本理解、知识抽取、上下文推理等优势,提出一种基于大语言模型(Large Language Model,LLM)的知识图谱构建与应用方法。利用LLM的知识抽取能力从大规模语料库中提取实体、关系和属性等信息,构建领域知识图谱。在此基础上,结合大语言模型的语言理解能力完成更准确和可靠的文本理解与推理,实现知识智能问答,为知识图谱的构建与应用提供更加可行和可持续的解决方案。
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