另外,随着大语言模型技术的发展,认知智能范式的转变将是接下来的研究重点,如何将大语言模型与知识图谱进行有效结合是一个值得研究的课题。因此,本文参照研究问答系统的形式,进一步研究“大语言模型+知识图谱”的智能信息系统新范式,探索知识图谱与大语言模型的深度结合,利用专业性知识图谱来增强LLM的生成结果,并利用LLM理...
另外,随着大语言模型技术的发展,认知智能范式的转变将是接下来的研究重点,如何将大语言模型与知识图谱进行有效结合是一个值得研究的课题。因此,本文参照研究问答系统的形式,进一步研究“大语言模型+知识图谱”的智能信息系统新范式,探索知识图谱与大语言模型的深度结合,利用专业性知识图谱来增强LLM的生成结果,并利用LLM理...
该系统具备以下 能力:(1)信息过滤,过滤出垂直领域相关的问题,并输入LLM进行回答;(2)专业问答,基于LLM和自建知识 库来生成更具备专业知识的回答,相比专业数据的微调方法,该技术无需重新训练即可部署垂直领域大模型; (3)抽取转化,通过强化LLM的信息抽取能力,利用生成的自然语言回答,从中抽取出结构化知识,并和专业知 ...
This not only improves the efficiency of wind farm operation and maintenance but also offers a solution for knowledge transfer and updating within the industry.Integrated Intelligent Energy陈庆柳雨生段练达梁好孙启涛鲁纳纳
摘要 大语言模型(LLM)具有强大的学习和推理能力,然而由于缺乏内部知识,该模型面临幻觉挑战。针对医学问答对高质量专业知识的需求,本研究提出一种大语言模型融合知识图谱的医学问答方法,并将其应用于医学科技信息知识服务平台(Med...展开更多 Large language modeling(LLM)has powerful learning and reasoning ability,but...
领域大模型;(3)抽取转化,通过强化LLM的信息抽取能力,利用生成的自然语言回答,从中抽取出结构化知识,并和专业知识图谱匹配以进行专业验证,同时可以将结构化知识转化成易读的自然语言,实现了大模型与知识图谱的深度结合.最后展示了该系统的效果,并通过专家主观评估与选择题客观评估两个实验,从主客观两个角度验证了系统的...
大语言模型(LLM);知识图谱;问答系统;垂直领域;中医药方剂 问答系统(question answering,QA)能够自动回答用户提出的自然语言问题,是信息检索和自然语言处理的交叉研究方向。将知识图谱(knowledge graph,KG)与问答系统融合,正确理解用户语义是一大挑战[1]。虽然知识图谱问答能够通过对问题进行分析理解,最终获取答案,但面对自...
大语言模型(LLM)具有强大的学习和推理能力,然而由于缺乏内部知识,该模型面临幻觉挑战.针对医学问答对高质量专业知识的需求,本研究提出一种大语言模型融合知识图谱的医学问答方法,并将其应用于医学科技信息知识服务平台(MedKaaS)的问答系统构建.研究表明,相比传统的知识库问答(KBQA)和新兴的基于生成式大语言模型的问答,本...
大语言模型(LLM);知识图谱;问答系统;垂直领域;中医药方剂 问答系统(question answering,QA)能够自动回答用户提出的自然语言问题,是信息检索和自然语言处理的交叉研究方向。将知识图谱(knowledge graph,KG)与问答系统融合,正确理解用户语义是一大挑战[1]。虽然知识图谱问答能够通过对问题进行分析理解,最终获取答案,但面对自...
大语言模型(LLM);知识图谱;问答系统;垂直领域;中医药方剂 问答系统(question answering,QA)能够自动回答用户提出的自然语言问题,是信息检索和自然语言处理的交叉研究方向。将知识图谱(knowledge graph,KG)与问答系统融合,正确理解用户语义是一大挑战[1]。虽然知识图谱问答能够通过对问题进行分析理解,最终获取答案,但面对自...