基于大模型的图谱自动构建、
时间: 2024-06-28 18:00:57 浏览: 227
基于大模型的图谱自动构建是指利用大规模预训练语言模型,结合知识表示和图谱结构,通过自然语言理解和生成技术,从文本数据中自动生成或扩展知识图谱的过程。这种方法通常包含以下几个步骤:
1. 自然语言理解:模型解析文本中的实体、关系和属性,识别出潜在的知识单元。
2. 实体识别与链接:模型将识别出的实体与已有的图谱实体进行比对,链接到正确的节点。
3. 知识推理:利用模型的理解能力,推断出新的实体间关系,丰富图谱的连通性。
4. 知识融合:合并来自不同来源的信息,保证图谱的一致性和准确性。
5. 迭代更新:根据新数据不断优化和更新图谱结构。