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申请/专利权人：之江实验室
摘要：本发明公开了一种大模型增强的半开放知识抽取方法和系统，能够精准地筛选高质量且与关注问题相关的语料，并实现高效且准确的知识抽取。包括：首先，基于给定的种子实体检索包含这些种子实体的相关语料；接着，基于知识抽取的目的和关注的问题，计算检索到的语料和关注点之间的关联程度，筛选出关联度高的语料作为知识抽取的源语料；随后，利用大模型从源语料中抽取将种子实体作为头实体的三元组；再利用大模型判断抽取出来的三元组的置信度，筛选出置信度超过阈值的三元组；进一步检查所得三元组的语法、词性等，筛选出符合规范的三元组；最后，通过实体、关系标准化对齐、同义词提取融合等技术，实现知识的去重和规范化，得到最终需要的三元组。
主权项：1.一种大模型增强的半开放知识抽取方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1：基于给定的种子实体，检索包含这些种子实体的相关语料；步骤2：基于知识抽取的目的和关注的问题，计算检索到的语料和关注点之间的关联程度，筛选出关联度高的语料作为知识抽取的源语料；步骤3：基于步骤2所得的源语料，利用大模型抽取将种子实体作为头实体的三元组；步骤4：判断抽取出来的三元组的置信度，筛选出置信度超过阈值的三元组；步骤5：检查步骤4所得三元组的语法、词性，筛选符合规范的三元组；步骤6：通过实体、关系的标准化对齐、同义词提取融合的技术，实现知识的去重和规范化，得到最终需要的三元组；步骤7：将步骤6得到的三元组的尾实体作为新的种子实体，重复步骤1至步骤6，直到抽取完语料中所有的三元组，或达到抽取三元组个数的阈值，或达到抽取三元组重复以上步骤的次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 一种大模型增强的半开放知识抽取方法和系统
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