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关系抽取任务。LLM本身蕴含知识,且具备较强的语义理解能力,因此,可利用LLM从原始数据中抽取实体、关系,进而构建知识图谱。 第三种融合路线是KG+LLM协同使用,主要用于知识表示和推理两个方面。以知识表示为例,文本语料库和知识图谱都蕴含了大量的知识,文本中的知识通常是非结构化的,图谱里的知识则是结构来自:百科但对普通开发者来说,AI入门普遍存在如下难点: 一是缺乏AI基础知识,做AI开发涉及到Python编程知识、Linux知识,视觉方面要学图像处理等,同时还要有一定的数学基础。 二是学习不系统,很多书籍只介绍了AI发展的基础框架,缺乏专业的学习路径、技术讲解及具体场景的应用。 三是没有专家讲师带来自:百科
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