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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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智慧教学云平台学生使用手册-开放课学习
作业以后,完成作业题,做作业的过程中,系统会自动保存学生答案,学生完成全部答案以后,提交答案。学生做作业完成,提交答案以后,通过作业后的详细按钮可以查看当前作业的对错情况,可以查看客观题的正确率,也可以查看主观题的正确答案。教师会把每章使用到的附件资料整合到课程中,学生可以在学习以后选择下载学习视频中提到的附件资。
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