用LLM一键生成百万级领域知识图谱!中科大新框架入选ACL 2024

用LLM一键生成百万级领域知识图谱!中科大新框架入选ACL 2024

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原标题:用LLM一键生成百万级领域知识图谱!中科大新框架入选ACL 2024
关键字:图谱,知识,领域,实体,语料
文章来源:量子位
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SAC-KG团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI现在,用LLM一键就能生成百万级领域知识图谱了?!
来自中科大MIRA实验室研究人员提出一种通用的自动化知识图谱构建新框架SAC-KG,提升效果be like:
当使用ChatGPT作为基础模型时,SAC-KG达到了89.32%的准确率和81.25%的领域特异性,相对于SOTA方法提升了20%。
一直以来,知识图谱构建技术始终是研究热点。
不过对构建领域知识图谱来说,由于需要大量的专家知识和人工干预,其实际应用受到严重限制。
对此,最近基于大语言模型(LLM)的构建方法成为了一种新趋势。但仍存在一些问题,严重影响所构建领域知识图谱的可信度。
针对上述痛点,研究团队进一步提出了SAC-KG,相关论文已发表在CCF-A类人工智能顶级会议ACL 2024 Main。并开发部署领域知识图谱自动构建平台SAC-KG,支持输入大规模领域语料,一键生成高质量领域知识图谱。
SAC-KG是如何工作的由于大语言模型出色的语义理解能力和生成能力,基于LLM的方法成为了一种新趋势。通过利用LLM中存储的先验知识,从原始语料中提取三元组。
然而,基于LLM


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