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知識表示和推理兩個(gè)方面。以知識表示為例,文本語料庫和知識圖譜都蘊(yùn)含了大量的知識,文本中的知識通常是非結(jié)構(gòu)化的,圖譜里的知識則是結(jié)構(gòu)化的,針對一些下游任務(wù),需要將其對齊進(jìn)行統(tǒng)一的表示。比如,KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來進(jìn)行統(tǒng)一表示,它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示,然后把KG來自:百科SON格式返回給用戶。返回結(jié)果包含兩類:純文本區(qū)(text)和表格區(qū)(table),并返回表格結(jié)構(gòu)(row, column)和文本信息。 該接口可以識別表格圖片中的文字內(nèi)容,并將識別結(jié)果以JSON格式返回給用戶。返回結(jié)果包含兩類:純文本區(qū)(text)和表格區(qū)(table),并返回表格結(jié)構(gòu)(row來自:專題
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