输入中的上下文噪声和输出中的知识幻觉会导致错误或不相关的三元组生成,从而严重影响所构建领域知识图谱的可信度。 为了解决上述问题,该研究提出了一种全新的自动化知识图谱构建通用框架SAC-KG,利用大语言模型作为领域知识图谱的自动化构建专家,在给定领域语料的情况下,以自动化、精确性和可控性为目标提取三元组。 该框...
主要内容:知识图谱、LLM相关的内容 磐石 · 34 篇内容 openai o1 series-rl framework: Let’s Verify Step by Step openai, Quiet-STaR, SCoRe 总结主要内容 之前介绍了value model + mcts方法作为迭代策略提升(decision-time planing)训练相关的文章,这次介绍和openai o1可能相关policy gradient type methods learn...
输入中的上下文噪声和输出中的知识幻觉会导致错误或不相关的三元组生成,从而严重影响所构建领域知识图谱的可信度。 为了解决上述问题,该研究提出了一种全新的自动化知识图谱构建通用框架SAC-KG,利用大语言模型作为领域知识图谱的自动化构建专家,在给定领域语料的情况下,以自动化、精确性和可控性为目标提取三元组。 该框...
LLM可以使用自定义本体进行微调,调优LLM的提示可以非常简洁(约41个token),因此大部分token成本由要转换的非结构化文本组成。 但是微调需要度量llm理解自定义本体的准确性和图谱转换的准确性的指标,如何判断好坏就是一个需要仔细研究的问题,我们生成的图谱仍然需要对齐。 改进微调的提示 通常情况下,单个本体/模式不足以...
如何从一篇作品中创建简单的知识图谱？清理文本语料库（作品）。从作品中提取概念和实体。提取实体之间的关系。转换为图架构。填充节点（概念）和边缘（关系）。可视化和查询。第6步是完全可选的，但与此相关的确实有一定的艺术满足感。网络图是美丽的对象（只需看上面的横幅图，是不是很美？）。幸运的是，有许多...
4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍 我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。但是对于知识图谱的创建是一个很复杂的过程,比如需要对属性增加限制,创建符合特定主题/模式的图谱,并且有时文档非常大,无法作为单个提示处理,所以在切分后的提示中创建的图谱需要前后一致。
我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。但是对于知识图谱的创建是一个很复杂的过程,比如需要对属性增加限制,创建符合特定主题/模式的图谱,并且有时文档非常大,无法作为单个提示处理,所以在切分后的提示中创建的图谱需要前后一致。
一、LLM在知识图谱构建中的优势知识图谱是一种以图形化的方式呈现知识的工具,能够清晰地展示概念之间的关系和层次结构。传统的知识图谱构建方法主要基于手工整理和专家评审,成本高且难以维护。而LLM通过对大量文本数据的自主学习,能够自动提取概念、实体和关系等信息,大大降低了知识图谱构建的成本。同时,LLM还能够根据...
3. 涵盖了新进展:文中覆盖了 LLM 和知识图谱的先进技术。其中讨论了 ChatGPT 和 GPT-4 等当前最先进的 LLM 以及多模态知识图谱等知识图谱新技术。 4. 挑战和未来方向:文中也会给出当前研究面临的挑战并给出一些有潜力的未来研究方向。 LLM和知识图谱基础知识 ...
我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。但是对于知识图谱的创建是一个很复杂的过程,比如需要对属性增加限制,创建符合特定主题/模式的图谱,并且有时文档非常大,无法作为单个提示处理,所以在切分后的提示中创建的图谱需要前后一...