AutoKG构建的知识图与传统的知识图结构不同,它以关键字作为节点,记录各个节点间的相关性权重,AutoKG会根据关键词之间的关联程度建立知识图中的边。但AutoKG仅仅在外部知识库的提取关键词阶段,利用大模型的信息抽取能力,没有在后续丰富知识图阶段结合大模型。 通过预训练大模型提取关键词 Does Synthetic Data Generation...
AutoKG构建的知识图与传统的知识图结构不同,它以关键字作为节点,记录各个节点间的相关性权重,AutoKG会根据关键词之间的关联程度建立知识图中的边。但AutoKG仅仅在外部知识库的提取关键词阶段,利用大模型的信息抽取能力,没有在后续丰富知识图阶段结合大模型。 通过预训练大模型提取关键词 Does Synthetic Data Generation...
知识图谱增强大模型 一,增强性能 二,增强推理 三,增强检索 四,增强可解释性 论文题目:图模互补:知识图谱与大模型融合综述发表时间:2024-05-13 作者:黄勃,吴申奥,王文广,杨勇,刘进,张振华,陈南希,杨洪山作者单位:上海工程技术大学 电子电气工程学院,武汉大学 计算机学院,中国科学院 上海微系统与信息技术研究所发表...
因此,知识图谱和大模型是互补的(本文称为图模互补).本文系统性地介绍知识图谱与大模型融合的方法,分别从1)大模型增强知识图谱,2)知识图谱增强大模型两个角度进行全面回顾和分析.最后,本文从医学诊断预测和时间知识图谱出发,介绍图模互补的领域应用,并讨论图模互补未来发展的方向,为知识图谱与大模型的进一步研究提供...
图1 知识图谱与大模型的优缺点总结(引用自论文) 论文工作: 论文在引言中分析了大模型和知识图谱的优缺点,从它们优缺点互补的角度引出了“图模互补”的概念,从它们各自领域地位的角度出发,把两者的融合划分为大模型增强知识图谱和知识图谱增强大模型两个类型。