而在用 LLM 来增强知识图谱方面,LLM 已被用于多种与知识图谱相关的应用,比如知识图谱嵌入、知识图谱补全、知识图谱构建、知识图谱到文本的生成、知识图谱问答。LLM 能够提升知识图谱的性能并助益其应用。在 LLM 与知识图谱协同的相关研究中,研究者将 LLM 和知识图谱的优点融合,让它们在知识表征和推理方面的能力得以互...
这使得模型能够更准确地预测知识图谱中未见的三元组,从而提高了知识图谱补全任务的性能。 KG-BERT的扩展方法进一步改进了模型的性能和推理效率,通过将交叉编码器扩展为双编码器,从而提升了知识图谱补全任务的表现。这些方法都充分利用了预训练语言模型在理解文本信息方面的优势,使得知识图谱补全任务取得了显著的进展。 Q6....
如果用知识图谱增强 LLM,那么知识图谱不仅能被集成到 LLM 的预训练和推理阶段,从而用来提供外部知识,还能被用来分析 LLM 以提供可解释性。 而在用 LLM 来增强知识图谱方面,LLM 已被用于多种与知识图谱相关的应用,比如知识图谱嵌入、知识图谱补全、知识图谱构建、知识图谱到文本的生成、知识图谱问答。LLM 能够提升知识...
如果用知识图谱增强 LLM,那么知识图谱不仅能被集成到 LLM 的预训练和推理阶段,从而用来提供外部知识,还能被用来分析 LLM 以提供可解释性。 而在用 LLM 来增强知识图谱方面,LLM 已被用于多种与知识图谱相关的应用,比如知识图谱嵌入、知识图谱补全、知识图谱构建、知识图谱到文本的生成、知识图谱问答。LLM 能够提升知识...
知识图谱补全（KGC）是指推断给定知识图中缺失的事实。和KGE相似，传统的KGC方法主要集中在知识图谱的结构，而不考虑广泛的文本信息。整合LLM进去可以使 KGC 方法能够编码文本或生成事实以获得更好的性能。这些方法分为两种 2.2.1 LLM作为编码器 (PaE)encoder-only的LLM来编码文本信息和KG事实。然后，通过将编码后...
首先,我们可以从各种金融新闻、报告、公告等文本数据中提取出实体和关系,构建出初步的金融知识图谱。然后,我们可以利用LLM大模型进行知识推理和补全,完善知识图谱的结构和信息。最后,我们可以结合知识图谱实现智能化的金融问答系统和推荐系统,为用户提供更加精准、个性化的服务。 五、总结与展望 LLM大模型在知识图谱构建中...
Knowledge Completion:这个任务可以去评价一个LLM从预训练数据中学到了什么和学到了多少知识。一般有知识图谱补全任务和事实补全任务。目前对于特定领域的知识补全,LLM表现的不好。 推荐阅读: Retrieval-based LMs https://zhuanlan.zhihu.com/p/649820484 主要问题: ...
LLMs (大语言模型) 的最新进展在包括知识图谱补全、本体优化和问答等各类 NLP 任务中展现出了潜力和更优的性能,为知识图谱的构建带来了良好的前景。 LLMs 在少样本学习方面也表现出色,能够实现即插即用的解决方案,并且无需大量的训练或微调。由于它们在广泛的信息源中接受训练,因而能够跨不同领域提取知识。
train.json, valid.jsonGoogle drive5000CCKS2023 开放环境下的知识图谱构建与补全评测任务一:指令驱动的自适应知识图谱构建中的初赛训练集及测试集 InstructIE-train数据集包含两个核心文件:InstructIE-zh.json和InstructIE-en.json。这两个文件都涵盖了丰富的字段,用于详细描述数据集的不同方面: ...
用大模型做特征工程:利用LLM的外部通用知识和逻辑推理能力,将原始的输入信息生成额外的辅助信息,可以是对item或user的描述、标签、知识图谱补全等等。 2.1.1 GPT4Rec GPT4Rec: A Generative Framework for Personalized Recommendation and User Interests Interpretation ...