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RAG框架

摘要:知识图谱(KG)在人工智能领域至关重要,广泛应用于下游任务,如问答(QA)。KG的建设通常需要领域专家付出巨大的努力。大型语言模型(LLM)于近期被用于知识图谱构建(KGC)。然而,大多数现有的方法侧重于局部视角,从单个句子或文档中提取知识三元组,缺少在全局KG中组合知识的融合过程。这项工作介绍了Graphusion,一个来自自由文本的零样本KGC框架。它包含三个步骤:在步骤1中,我们使用主题建模提取种子实体列表,以指导最终的KG包含最相关的实体;在步骤2中,我们使用LLM进行候选三元组提取;在步骤3中,我们设计了一个新的融合模块,该模块提供了提取知识的全局视图,结合了实体合并、冲突解决...

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