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知识图谱与大模型结合方法概述
E 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入,并遮盖其实体或者关系来进行预训练,使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA(基于图谱的问答)等多种场景
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图像识别 ( Image Recognition ),基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力,帮助客户准确识别和理解图像内容 查看更多 一句话识别 短 语音识别 将口述音频转换为文本,通过API调用识别不超过一分钟的不同音频源发来
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【云小课】EI第20课 ModelArts Pro 自然语言处理套件 高效构建行业文本处理模型
构建行业领域的高精度文本处理模型,可应用于政府、金融、法律等行业。 还等什么,赶紧跟我来看看吧~ 预置工作流 l 通用文本分类工作流 支持自主上传文本数据,构建高精度文本分类预测模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。此工作流仅支持对中文进行文本分类,且支持单标签分类和多标签分类。
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