【知识图谱构建系列1】数据集介绍
文章目录
- 项目简介
- 数据集简介
- 🔍 数据集核心内容
- 🌐 应用与影响
- 小细节
参考论文:
hal.science/hal-04862214/
项目地址:
https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/
项目简介
我们所要学习的项目(LLM4KGC)聚焦于利用大语言模型(LLMs)实现从文本到知识图谱(Text-to-Knowledge Graph, T2KG)的自动化构建,旨在探索高效可靠的知识抽取与结构化方法。研究团队针对 Llama2、Mistral、Starling 三类主流大模型,系统对比了三种核心技术的性能差异:
零样本提示(Zero-Shot Prompting):直接引导模型解析文本生成图谱结构;
少样本提示(Few-Shot Prompting):通过示例提升模型理解能力;
微调训练
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