大语言模型与知识图谱，整合信息的语义网络

我们一般探讨智能对话，如智能客服、智能助手、无人驾驶、无人超市等。这类应用程序中的“智能”不但是由机器学习方法来训练一个通用模型，并且大语言模型依据用户输入的文本形成回答，并且了解输入的文本，如语义理解。在理解用户输入的文本之后，就需要将这些信息整合起来形成一个语义网络。

知识图谱是一种能够叙述知识系统与信息中间关系的图谱，根据繁杂的测算得到大量的数据。与传统统计学习方法相比，可以更好的挖掘信息中包含的内容。

发展历程

知识图谱可分为发觉、存储和运用阶段。

发掘阶段主要是通过挖掘大量文本中的信息来发现海量内容。

存储和应用阶段主要是对已有的内容进行存储和应用，比如检索、推荐、问答等。

知识图谱从最早的结构化数据开始，再到半结构化数据再到现在的非结构化数据，经历了从简单到复杂的发展历程。

概念与特点

知识图谱是对现实世界中存有的实体和关联性开展抽象表达、描述和推理的一种方法。它是一种基于图结构、图论和数据库管理的新式计算机应用技术，能够实现实体与实体中间关系的形式化表现。

它是一种以图形结构表明知识的方式，以图形方式表明和存储知识点与内容间的关系。帮我们更好地机构与理解，及其推理和运用知识。它被应用于许多领域，如智能助手、智能客服、智能家居等。

大语言模型知识图谱特点主要在于理解和生成自然语言文本，基于深度神经网络技术，对大规模文本数据进行训练和学习，以实现对给定输入文本的生成、分类、翻译等任务。

实体抽取

实体抽取是知识图谱中最重要的环节，实体抽取的目的是从一段文本中提取出包含特定信息的实体。实体抽取的任务包括实体分类和关系分类。

实体分类可以使用条件随机，实体关系分类主要包括依存关系抽取、命名实体识别等。

依存关系抽取是将一段文本中的两个词进行关联，可以提取出其中包含的相关信息。目前已经有很多基于依存关系的方法在知识图谱中进行实体抽取。

关系抽取

知识地图里的关系提取就是从知识图谱中提取实体间的关系。比如，一个实体是“苹果”，它对应“水果”，水果对应“苹果”，这样一个实体就能与其它实体有关。提取关系的目的是使关系叙述更准确。

为了精确叙述知识图谱中实体间的关系，我们应该从知识库中提取实体和关系的特点。我们可以使用已有的内容来构建特点关系，还可以通过机器学习方法来训练特点关系，或者利用设计算法来找到一些方法。

总结

知识图谱适合于描述、推理和管理，以提升知识学习与应用效率。我们应该首先明确一些重要的界定，例如类型，哪些信息有意义，哪些没有意义，使用一些已有的知识来构建，并挑选及管理不同种类的知识。