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LLM2KB：利用调整指导上下文感知的大型语言模型构建知识库

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文比较了基础LLM(ChatGPT)和专门的预训练模型(REBEL)在联合实体和关系提取中的性能。实验结果表明，使用先进的LLM模型可以提高从非结构化文本创建知识图谱的准确性。同时，还探索了使用基础LLM模型自动创建本体论的潜力，以获得更相关和准确的知识图谱。

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标签

ChatGPT LLM REBEL 关系提取 大型语言模型 实体提取 知识库
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