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  • 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/

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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࿰

http://www.dtcms.com/wzjs/259390.html

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