本文使用不同大模型在两个不同数据集上进行了大量实验,实验结果表明所提KAPING框架显著优于所有大模型的基线方法,且当大模型规模相对较小时,我们可以观察到更明显的性能改进。 文章三:基于知识图谱与大型语言模型的深度负责推理 本文所提方法整体结构如下图所示(ToG),从给定问题出发,每一步推理都要经过扩展-推理的...
将知识图谱与大语言模型相结合,可以进一步提升智能客服系统的性能。 增强语义理解能力:知识图谱为系统提供了丰富的背景知识,有助于大语言模型更准确地理解用户问题中的实体、属性和关系。同时,大语言模型的强大自然语言处理能力也能够更好地解析和转化用户问题,使其与知识图谱中的知识相匹配。 提升问答准确性:通过结合知...
本文将简明扼要地介绍大型语言模型与知识图谱的基本概念,探讨它们在对话系统中的应用,并分享一些实践经验。 大型语言模型:理解与生成的基石 定义与原理大型语言模型(如GPT系列、BERT等)是自然语言处理领域的重要突破,它们基于Transformer架构,通过海量文本数据的预训练,掌握了丰富的语言知识和理解能力。这些模型不仅能够理解...
白皮书从知识图谱的起源讲起,追溯其发展脉络,让读者深入了解这一技术的根基与演变过程。在此基础上,深入探讨属性图、RDF图模型和OWL本体语言等表示方法,为构建知识图谱夯实基础。分析图数据库特点,助力高效存储海量知识数据。详述知识抽取全过程,涵盖实体、关系和属性抽取及知识融合加工,明晰构建知识图谱路径,精准提取数据...
为了区别于PLM,这类模型被称为大型语言模型(LLM)。它能够处理和理解大量非结构化数据,通过不同架构的某种组合与知识图谱中包含的结构化知识相融合,从而提高上下游任务的性能。 从2019 年的谷歌T5到OpenAI的GPT系列,参数量爆炸的大模型不断涌现。 可以说,LLM模型的研究在学界和业界都得到了很大的推进,尤其2022年11...
9月8日,由中国工程院院士郑纬民领衔的科研团队,推出了国内首个“知识图谱与大模型融合应用平台”。知识图谱是公认的“类脑”人工智能技术,被广泛应用于知识推理。该平台将两者快和准的特性相结合,为大语言模型的工业化应用探索出一条新的技术路径。 据郑纬民介绍,该平台运用知识图谱与大模型技术的全过程结合,有效地...
结论 融合大语言模型与知识图谱是提升AI智能的重要途径之一。通过合理的技术路线和实践指南,我们可以充分利用LLMs和KGs的优势,实现更加智能、准确和可解释的人工智能系统。未来随着技术的不断发展和完善,我们有理由相信这一领域将会迎来更加广阔的应用前景和发展空间。相关...
它的核心是ONEKI,一个专注于命名体识别、关系识别、知识图谱构建和事件抽取的大模型框架。🎉令人兴奋的是,DeepKey的性能已经全面超越了ChatGPT-4!📚ONEKI项目巧妙地将大语言模型与知识图谱相结合,实现了高效的知识抽取与构建。下载并配置DeepKey项目后,您可以通过Conda创建环境,并按照Readme中的指导完成环境配置。
大型语言模型(LLM)已经很强了,但还可以更强。通过结合知识图谱,LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题;而反过来 LLM 也能助益知识图谱,让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合,我们也许还能得到更加全能的人工智能。 今天我们将介绍一篇综述 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文,其中...
(1)知识图谱的起源与发展 知识图谱(KnowledgeGraph,KG)的概念最早由Google在2012年提出,旨在改善其搜索引擎对查询的理解能力。从那时起,知识图谱迅速成为信息检索、自然语言处理和人工智能等领域的重要研究对象。知识图谱是一种用于表示现实世界实体及其之间关系的结构化数据模型,它以图的形式存储信息,其中节点代表实体,...