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知识图谱与大模型结合方法概述
关系抽取任务。LLM本身蕴含知识,且具备较强的语义理解能力,因此,可利用LLM从原始数据中抽取实体、关系,进而构建知识图谱。 第三种融合路线是KG+LLM协同使用,主要用于知识表示和推理两个方面。以知识表示为例,文本语料库和知识图谱都蕴含了大量的知识,文本中的知识通常是非结构化的,图谱里的知识则是结构
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现代数据栈构建要选对路,才能上“高速”
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手机网站。自适应建站的不好处是修改页面内容要在PC和手机两个界面上都修改,不太容易实现同步修改页面,但可以做到后台文字产品内容是相同的。好处是根据PC和手机的操作模式不同(PC分辨率大,是鼠标操作,内容可以很多,图片可以很大/手机是手指操作,要适合手指点按,图片要小,文字要少)对浏览者的体验照顾更好。
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