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標簽 > 知識圖譜
知識圖譜,基于應用場景個性化定義圖譜schema構建方式,結合對垂直領域的理解和知識積累,構建稿件與實體的關聯關系,助力編輯提升稿件生產效率和質量。2019年12月25日,中央廣播電視總臺央視網“人工智能編輯部”發布系列創新產品,打造引領主流媒體“智慧+”變革的新引擎。
知識圖譜,基于應用場景個性化定義圖譜schema構建方式,結合對垂直領域的理解和知識積累,構建稿件與實體的關聯關系,助力編輯提升稿件生產效率和質量。
2019年12月25日,中央廣播電視總臺央視網“人工智能編輯部”發布系列創新產品,打造引領主流媒體“智慧+”變革的新引擎。
基于最先進的中文自然語言處理模型抽取實體和關系,形成結構化知識資產。
支持數億級實體和關系的實時存儲、高效查詢,毫秒級響應延遲。
支持訓練模型定制化,基于豐富的媒體應用經驗,可快速擴展不同垂類的知識圖譜。
在人工智能的廣闊領域中,知識圖譜與大模型是兩個至關重要的概念,它們各自擁有獨特的優勢和應用場景,同時又相互補充,共同推動著人工智能技術的發展。本文將從定...
利用知識圖譜與Llama-Index技術構建大模型驅動的RAG系統(下)
對于語言模型(LLM)幻覺,知識圖譜被證明優于向量數據庫。知識圖譜提供更準確、多樣化、有趣、邏輯和一致的信息,減少了LLM中出現幻覺的可能性。
這種“幻覺”現象可能是無意中產生的,它可以由多種因素導致,包括訓練數據集中存在的偏見、模型不能獲取最新的信息,或是其在理解和生成準確回應時的固有限制。為...
最新綜述!當大型語言模型(LLM)遇上知識圖譜:兩大技術優勢互補
LLM 是黑箱模型,缺乏可解釋性,因此備受批評。LLM 通過參數隱含地表示知識。因此,我們難以解釋和驗證 LLM 獲得的知識。此外,LLM 是通過概率模...
中國研究人員提出StructGPT,提高LLM對結構化數據的零樣本推理能力
盡管結構化數據的體量往往非常巨大,但不可能容納輸入提示中的所有數據記錄(例如,ChatGPT 的最大上下文長度為 4096)。將結構化數據線性化為 LL...
知識圖譜是具有 AI 能力加持的智能“知識庫”,借助于基于 AI 的自然語言處理 (NLP) 能力,打造智能搜索、智能問答、個性化推薦、輔助決策和異常監...
雙方將依托地理信息、時空大數據、知識圖譜、人工智能等創新技術,面向大數據、自然資源等領域的不同行業,在聯合解決方案、產品打造、項目實施、市場品牌等方面展...
隨著信息技術的不斷發展,人工智能實現了 從能存會算的“計算智能”,到能聽會說、能看會 認的“感知智能”[1-3],再到下一階段具備理解、 推理和解釋能力...
本評測任務參考 TAC KBP 中的 Cold Start 評測任務的方案,圍繞金融研報知識圖譜的自動化圖譜構建所展開。評測從預定義圖譜模式(Schem...
現階段,語言文字在人們生產生活中的應用以知識密集型的文檔形式居多,如何借助自然語言處理、知識圖譜、光學字符識別等人工智能關鍵技術實現文檔處理的自動化、數...
國雙數據科學團隊劉燕 對比 2020 和 2019 年 Gartner 發布的人工智能領域的技術“成熟度曲線”(Hype Cycle),在短短 1 年時...
2022-11-07 標簽:知識圖譜 1280 0
多領域發揮重要作用 知識圖譜本質上是基于語義網絡(semantic network)的知識庫,旨在描述客觀世界的概念、實體、事件及其之間的關系。 知識圖...
知識圖譜丨知識圖譜賦能企業數字化轉型 相互關聯是大數據時代的鮮明特征。激增且日益復雜的海量數據正通過各種方式對企業發展產生重要影響。如何正確理解和解讀數...
作者:?cooldream2009? 我們構建知識圖譜的目的,在于利用知識圖譜來做一些事情。有效利用知識圖譜,就是要考慮知識圖譜的具備的能力,知識圖譜具...
2022-10-18 標簽:知識圖譜 2619 0
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