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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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用户友好:数网PLM系统具有良好的用户界面和用户体验,易于学习和使用,提高用户的工作效率。7. 数据安全:数网PLM系统具有完善的数据安全机制,可以保护企业的知识产权和敏感信息,防止数据泄露和滥用。综上所述,数网PLM协同管理系统在功能模块、功能点、协同管理、数据集成、定制能力、用户友好性和数据安全等方面具有明显的优势。
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