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原標題：用LLM一鍵生成百萬級領域知識圖譜！中科大新框架入選ACL 2024
關鍵字：圖譜,知識,領域,實體,語料
文章來源：量子位
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內容摘要：

SAC-KG團隊 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI現在，用LLM一鍵就能生成百萬級領域知識圖譜了？！
來自中科大MIRA實驗室研究人員提出一種通用的自動化知識圖譜構建新框架SAC-KG，提升效果be like：
當使用ChatGPT作為基礎模型時，SAC-KG達到了89.32%的準確率和81.25%的領域特異性，相對于SOTA方法提升了20%。
一直以來，知識圖譜構建技術始終是研究熱點。
不過對構建領域知識圖譜來說，由于需要大量的專家知識和人工干預，其實際應用受到嚴重限制。
對此，最近基于大語言模型（LLM）的構建方法成為了一種新趨勢。但仍存在一些問題，嚴重影響所構建領域知識圖譜的可信度。
針對上述痛點，研究團隊進一步提出了SAC-KG，相關論文已發表在CCF-A類人工智能頂級會議ACL 2024 Main。并開發部署領域知識圖譜自動構建平臺SAC-KG，支持輸入大規模領域語料，一鍵生成高質量領域知識圖譜。
SAC-KG是如何工作的由于大語言模型出色的語義理解能力和生成能力，基于LLM的方法成為了一種新趨勢。通過利用LLM中存儲的先驗知識，從原始語料中提取三元組。
然而，基于LLM

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