LLM + Fine-tune和LLM + 外挂知识库是目前的方案选择。文章介绍了使用Word2Vec进行知识库训练和应用的方法，包括安装Python环境和相关依赖库。Word2Vec是一种处理自然语言的模型，通过训练文本数据将单词转换为向量表示。还介绍了其他词向量模型如GloVe、FastText、ELMo和BERT。文章还提到了数据处理、模型训练和使用词向量的方法。最后介绍了向量相似度计算和知识库检索的方法，以及一些主流的向量数据库。模型部署和使用的参考链接也提供了。

本文提出了一种基于多层次探测极性语言的词向量模型的文本去极性框架，通过对11个话题的99个故事应用该方法，实现了文本去极性。作者使用自动和半自动模式比较分析原始文本和去极性后的文本，并通过161个人类测试人员获得高反馈，证明了该方法在有效去极性的同时保留了原始文本的信息。

该文介绍了一种基于多层次探测极性语言的词向量模型的文本去极性框架，用于检测和取代媒体报道中的极性语言，实现文本去极性。作者通过对11个话题的99个故事应用该方法，获得高反馈，证明了该方法在有效去极性的同时保留了原始文本的信息。