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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