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大語言模型與知識(shí)圖譜，整合信息的語義網(wǎng)絡(luò)

原創(chuàng)

2024/02/23 11:54:45

來源：天潤融通

作者：Tian

圖標(biāo) 1879

本文摘要

我們一般探討智能對(duì)話，如智能客服、智能助手、無人駕駛、無人超市等。這類應(yīng)用程序中的“智能”不但是由機(jī)器學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練一個(gè)通用模型，并且大語言模型依據(jù)用戶輸入的文本形成回答，并且了解輸入的文本，如語義理解。在理解用戶輸入的文本之后，就需要將這些信息整合起來形成一個(gè)語義網(wǎng)絡(luò)。

大語言模型與知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜是一種能夠敘述知識(shí)系統(tǒng)與信息中間關(guān)系的圖譜，根據(jù)繁雜的測算得到大量的數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法相比，可以更好的挖掘信息中包含的內(nèi)容。

發(fā)展歷程

知識(shí)圖譜可分為發(fā)覺、存儲(chǔ)和運(yùn)用階段。

發(fā)掘階段主要是通過挖掘大量文本中的信息來發(fā)現(xiàn)海量內(nèi)容。

存儲(chǔ)和應(yīng)用階段主要是對(duì)已有的內(nèi)容進(jìn)行存儲(chǔ)和應(yīng)用，比如檢索、推薦、問答等。

知識(shí)圖譜從最早的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開始，再到半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)再到現(xiàn)在的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，經(jīng)歷了從簡單到復(fù)雜的發(fā)展歷程。

概念與特點(diǎn)

知識(shí)圖譜是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中存有的實(shí)體和關(guān)聯(lián)性開展抽象表達(dá)、描述和推理的一種方法。它是一種基于圖結(jié)構(gòu)、圖論和數(shù)據(jù)庫管理的新式計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)體與實(shí)體中間關(guān)系的形式化表現(xiàn)。

它是一種以圖形結(jié)構(gòu)表明知識(shí)的方式，以圖形方式表明和存儲(chǔ)知識(shí)點(diǎn)與內(nèi)容間的關(guān)系。幫我們更好地機(jī)構(gòu)與理解，及其推理和運(yùn)用知識(shí)。它被應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如智能助手、智能客服、智能家居等。

大語言模型知識(shí)圖譜特點(diǎn)主要在于理解和生成自然語言文本，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對(duì)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)給定輸入文本的生成、分類、翻譯等任務(wù)。

實(shí)體抽取

實(shí)體抽取是知識(shí)圖譜中最重要的環(huán)節(jié)，實(shí)體抽取的目的是從一段文本中提取出包含特定信息的實(shí)體。實(shí)體抽取的任務(wù)包括實(shí)體分類和關(guān)系分類。

實(shí)體分類可以使用條件隨機(jī)，實(shí)體關(guān)系分類主要包括依存關(guān)系抽取、命名實(shí)體識(shí)別等。

依存關(guān)系抽取是將一段文本中的兩個(gè)詞進(jìn)行關(guān)聯(lián)，可以提取出其中包含的相關(guān)信息。目前已經(jīng)有很多基于依存關(guān)系的方法在知識(shí)圖譜中進(jìn)行實(shí)體抽取。

關(guān)系抽取

知識(shí)地圖里的關(guān)系提取就是從知識(shí)圖譜中提取實(shí)體間的關(guān)系。比如，一個(gè)實(shí)體是“蘋果”，它對(duì)應(yīng)“水果”，水果對(duì)應(yīng)“蘋果”，這樣一個(gè)實(shí)體就能與其它實(shí)體有關(guān)。提取關(guān)系的目的是使關(guān)系敘述更準(zhǔn)確。

為了精確敘述知識(shí)圖譜中實(shí)體間的關(guān)系，我們應(yīng)該從知識(shí)庫中提取實(shí)體和關(guān)系的特點(diǎn)。我們可以使用已有的內(nèi)容來構(gòu)建特點(diǎn)關(guān)系，還可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練特點(diǎn)關(guān)系，或者利用設(shè)計(jì)算法來找到一些方法。

總結(jié)

知識(shí)圖譜適合于描述、推理和管理，以提升知識(shí)學(xué)習(xí)與應(yīng)用效率。我們應(yīng)該首先明確一些重要的界定，例如類型，哪些信息有意義，哪些沒有意義，使用一些已有的知識(shí)來構(gòu)建，并挑選及管理不同種類的知識(shí)。

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