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關系抽取任務。LLM本身蘊含知識，且具備較強的語義理解能力，因此，可利用LLM從原始數(shù)據(jù)中抽取實體、關系，進而構(gòu)建知識圖譜。 第三種融合路線是KG+LLM協(xié)同使用，主要用于知識表示和推理兩個方面。以知識表示為例，文本語料庫和知識圖譜都蘊含了大量的知識，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)來自：百科![]()
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