在硬件资源不足的情况下,选择较小的大模型部署专业领域的问答系统,实现能和较大的大模型在专业领域相媲美甚至更好的效果。 (2)探索了大语言模型和知识图谱两种知识范式的深度结合。实现了将大语言模型和知识图谱的双向链接,可以将易读的自然语言转换为结构化的数据,进而和知识图谱中的结构化数据匹配,以增强回答专业...
在硬件资源不足的情况下,选择较小的大模型部署专业领域的问答系统,实现能和较大的大模型在专业领域相媲美甚至更好的效果。 (2)探索了大语言模型和知识图谱两种知识范式的深度结合。实现了将大语言模型和知识图谱的双向链接,可以将易读的自然语言转换为结构化的数据,进而和知识图谱中的结构化数据匹配,以增强回答专业...
在硬件资源不足的情况下,选择较小的大模型部署专业领域的问答系统,实现能和较大的大模型在专业领域相媲美甚至更好的效果。 (2)探索了大语言模型和知识图谱两种知识范式的深度结合。实现了将大语言模型和知识图谱的双向链接,可以将易读的自然语言转换为结构化的数据,进而和知识图谱中的结构化数据匹配,以增强回答专业...
利用spaCy、NLTK等NLP工具进行文本分词和词性标注，通过命名实体识别（NER）技术提取医疗实体（如疾病名称、药物名称等）。随后，利用规则匹配或机器学习模型（如BiLSTM-CRF）进行关系抽取，确定实体间的关联。4. 自动问答 系统接收用户输入的自然语言问题，通过分词、词性标注等处理，转化为结构化查询语句。然后，在医疗...
知识图谱作为人工智能领域的重要技术之一，能够通过结构化的知识表示和智能推理，为用户提供个性化的解决方案。结合大模型技术，如GPT系列模型，可以进一步提升系统的问答准确性和智能化水平。因此，基于Python、知识图谱和大模型技术的AI医疗问答系统具有重要的研究意义和应用价值。二、研究内容和目标 构建医疗知识图谱：从...
分类模型:使用机器学习算法(如SVM、随机森林、逻辑回归等)训练分类器,判断一个词或短语是否为mention。 深度学习方法 基于深度学习的方法利用神经网络模型,通过端到端的方式来识别mention。这些方法可以避免复杂的特征工程,通过大量的数据训练模型来自动提取特征。如:BERT-CRF、LLM等模型等。
在ChatKBQA系统中,大模型将接收用户的问题作为输入,通过解析问题中的关键词和语义信息,从知识图谱中查找相关实体和关系,最终生成准确的答案。 ChatKBQA系统的实际应用场景非常广泛。它可以应用于智能客服、在线教育、智能助手等领域,为用户提供高效、准确的问答服务。例如,在智能客服中,ChatKBQA系统可以自动回答用户的问题...
在通用疾病图谱构建时,以病种为出发点,然后再结合相关的目标和任务场景,向如临床表现、症状体征、检查检验等其他实体进行辐射。在整个模型建模过程当中,为了考虑到和机构或者单位之间的互通(通用性),无论是在关系的界定上,还是属性或者标签的命名上面,都是尽可能参照现有的权威的知识体系来做的。在这个基础之上没有的...
• 引言 • 大语言模型技术 • 知识图谱技术 • 基于大语言模型的融合知识图谱问答系统 设计• 系统实现与评估 • 结论与展望 • 参考文献 01 引言 背景介绍 介绍大语言模型和 知识图谱在问答系 统中的重要性 大语言模型和知识 图谱融合的潜在优 势和应用前景 现有问答系统存在 的问题和挑战 研究目的...