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標簽 > 知識圖譜
知識圖譜,基于應用場景個性化定義圖譜schema構建方式,結合對垂直領域的理解和知識積累,構建稿件與實體的關聯關系,助力編輯提升稿件生產效率和質量。2019年12月25日,中央廣播電視總臺央視網“人工智能編輯部”發布系列創新產品,打造引領主流媒體“智慧+”變革的新引擎。
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在人工智能的廣闊領域中,知識圖譜與大模型是兩個至關重要的概念,它們各自擁有獨特的優勢和應用場景,同時又相互補充,共同推動著人工智能技術的發展。本文將從定...
利用知識圖譜與Llama-Index技術構建大模型驅動的RAG系統(下)
對于語言模型(LLM)幻覺,知識圖譜被證明優于向量數據庫。知識圖譜提供更準確、多樣化、有趣、邏輯和一致的信息,減少了LLM中出現幻覺的可能性。
這種“幻覺”現象可能是無意中產生的,它可以由多種因素導致,包括訓練數據集中存在的偏見、模型不能獲取最新的信息,或是其在理解和生成準確回應時的固有限制。為...
最新綜述!當大型語言模型(LLM)遇上知識圖譜:兩大技術優勢互補
LLM 是黑箱模型,缺乏可解釋性,因此備受批評。LLM 通過參數隱含地表示知識。因此,我們難以解釋和驗證 LLM 獲得的知識。此外,LLM 是通過概率模...
中國研究人員提出StructGPT,提高LLM對結構化數據的零樣本推理能力
盡管結構化數據的體量往往非常巨大,但不可能容納輸入提示中的所有數據記錄(例如,ChatGPT 的最大上下文長度為 4096)。將結構化數據線性化為 LL...
進一步,本文研究了在更依賴 KG 的知識庫問答任務中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模檢索-推理兩階段,先從大規模知識圖譜上檢索問題相關的小子圖,...
sparse retrieval:傳統的基于字或基于詞去建立倒排索引,同時基于此去構建很多查詢理解的一系列的能力,包括一些文本相關性排序等;
哈工大PyLTP工具實踐:NLP任務中四大必備技術(附代碼)
相信從事NLP、數據挖掘、知識圖譜等領域的博友都知道哈工大LTP、同義詞詞林這些工具,該系列文章也會介紹相關的知識,希望對您有所幫助。
事實上,Data2Seq領域在工業界有著非常大的應用價值,應用領域如天氣預報、體育報道、財經新聞和醫療報告等。一些典型的公司如Automated Ins...
對于新型的深度學習框架,目前在自然語言處理中的應用還有待進一步加深和提高。比如對抗學習、對偶學習等雖然在圖像處理領域得到了比較好的效果,但是在自然語言處...
詳細解讀知識圖譜的這一人工智能技術分支的概念、技術、應用、與發展趨勢
問答系統(Question Answering,QA)是信息服務的一種高級形式,能夠讓計算機自動回答用戶所提出的問題。不同于現有的搜索引擎,問答系統返回...
作為人工智能時代最重要的知識表示方式之一,知識圖譜能夠打破不同場景下的數據隔離,為搜索、推薦、問答、解釋與決策等應用提供基礎支撐。
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