4. 大模型用于知识图谱构建:schema生成与数据标注 图片 大模型可以用于知识图谱构建中的schema生成与数据标注部分。 大模型完成Schema的生成。ESHer是中科院软件所的工作,使用大模型Prompt生成事件的Schema,再从Schema实现打分函数,通过聚类社区发现得到相应的事件以及对应的槽。 大模型可以生成排序数据,进行数据增强。大模型...
当时李涓子老师给了一个非常直观并且精准的定义:知识图谱是大数据时代的专家系统。什么叫大数据时代?第一,是数据的规模是很大,不是原来小作坊做的事情。第二,自动化程度很高。所以不管是以前的深度学习,还是现在的大语言模型或者多模态的大模型,都会成为表达知识,构建知识和应用知识的新武器。 在过程当中,做知识图谱的...
第一个图是知识图谱的图结构,知识图谱通过知识以图的形式做表示,因此可以完成Graph Embedding、路径搜索等算法,大模型在这方面有一定缺陷。 第二个图是知识图谱在一些组织上的优势,比如知识图谱通过Schema规范结构化数据的表达, 知识图谱提出来是为了解决业务的在垂域中知识的组织和管理问题,虽然大模型可以端到端地生...
Part 01利用大模型构建知识图谱 上图是之前,我基于大语言模型构建知识图谱的成品图,主要是将金融相关的股票、人物、涨跌幅之类的基金信息抽取出来。之前,我们要实现这种信息抽取的话,一般是用 Bert + NER 来实现,要用到几千个样本,才能开发出一个效果相对不错的模型。而到了大语言模型时代,我们有了 few-shot 和...
SPG 的核心目标是构建基于SPG 的标准化知识引擎架构，给领域图谱构建提供明确的语义表示、逻辑规则定义、算子框架（构建、推理）等，支持各厂商可插拔的适配基础引擎、算法服务，构建解决方案等。如图4所示，通过SPG可以实现离散实体要素深度语义网络化，支持稀疏关系自动补全显性稠密化；能够加速企业海量数据知识化集成，...
知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种建模和管理数据的方法,它利用图结构、知识语义和逻辑依赖,提供存储、推理和查询事实知识的能力。早期的应用主要是从公开语料中提取百科类 三元组来构建静态知识图谱,以提高搜索推荐的效率和体验。 自2018 年以来,企业数字化垂直领域的图谱应用越来越广泛,如金融、医疗、公安和能源...
所以正在进行的研究里,也包含了如何将大模型和知识图谱来进行串联或并联。让知识图谱帮助大模型去解决它事实依据性不好的问题,以及因为大模型参数量很大,没法对它进行重复训练和时效性不好的问题。而知识图谱构建的成本相比大模型模型的训练成本是要低的。所以包括现在也有人在探索如何用知识图谱去提高最终大模型输出的...
大模型用于知识图谱可以重构上图的整个状态,比如进行数据结构化、数据融合、扩展数据模式或者行业智能问答等工作,大模型可以加速而不是替代知识图谱构建的环节,包括应用大模型做问答、抽取等。 4、大模型用于知识图谱构建:schema生成与数据标注 大模型可以用于知识图谱构建中的schema生成与数据标注部分。
1）知识互补：利用大模型海量开放域知识和知识图谱精确的结构化知识，形成知识互补，促进知识的延伸、补全和提取。2）相互学习：基于知识图谱的严谨结构，融合大模型所具备的泛化、完备、推理能力，可在垂直领域构建更加智能化的解决方案。3）能力提升：知识图谱可促进大模型提升知识质量水平，同时通过引入可解释的知识推理...
1)知识互补:利用大模型海量开放域知识和知识图谱精确的结构化知识,形成知识互补,促进知识的延伸、补全和提取。 2)相互学习:基于知识图谱的严谨结构,融合大模型所具备的泛化、完备、推理能力,可在垂直领域构建更加智能化的解决方案。 3)能力提升:知识图谱可促进大模型提升知识质量水平,同时通过引入可解释的知识推理模型...