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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
来自:百科 -
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挑战 1 小时搞定年度总结
如果公司要求必须使用 PPT,那么一定要试试在线幻灯片,它与传统本地 PPT 相比,具有得天独厚的优势。 还是举个具体的例子,在制作汇报文档时少不了要用可视化图表展示数据成果。 以前我们特别怕粘贴到 PPT 里的表格有更新,因为这意味着要重新生成图表,意味着可能需要再一次传输 PPT 文件,意味着如果过了
来自:云商店 -
华为云云市场网络安全及个人信息保护
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华为云:网络安全愈发重要,企业该如何保障自身业务安全?
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