信息抽取是一种自动化地从半结构化或非结构化数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息的技术。关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取：• 实体抽取（命名实体识别NER）○ 指从文本数据集中自动识别出命名实体。• 关系抽取○ 实体抽取得到的是离散的命名实体，还需要从相关语料中提取出实体之间的关系。○ 关系抽取就是解决如何从文本语料中抽取实体间关系。• 属性抽取○ 属性抽取的目标是从不同信息源中采

知识表示方法TransGCN

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大型语言模型（LLM）的崛起，犹如一场科技的奇点，正以惊人的速度重塑着我们与信息、与世界的互动模式。它们不再是冰冷的机器，而是具备理解、生成、甚至创造能力的智能体，展现出前所未有的潜力。然而，在这令人兴奋的机遇背后，也隐藏着复杂的技术挑战和深刻的伦理思考。本文将基于一系列精选参考文献[1-9]，从概念、技术、应用、挑战等多个维度，以抽丝剥茧的方式深入剖析LLM，共同揭开LLM的神秘面纱。

知识图谱：是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是【实体——关系——实体】三元组，以及实体及其相关属性键值对，实体间通过关系互联，构成网状的知识结构。知识图谱本身是一个具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库。从图的角度来看，图中节点表示实体（概念），节点之间的边表示实体与实体之间的关系。...

通过信息抽取得到的信息中可能存在着冗余和错误信息，数据间的关系扁平化，缺乏层次性和逻辑性。知识融合对这些数据进行清理和整合，确保知识质量。包括：实体链接和知识合并。实体链接指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作：实体链接的一般流程从文本中通过实体抽取得到实体指称项。进行实体消歧和共指消解，判断知识库中的同名实体与之是否代表不同的含义以及知识库中是否存在其他命名

想象一下这个场景：你慵懒地躺在沙发上，突然想起，“嘿，我的水瓶落在厨房咖啡机旁边那个高柜台上了，能帮我拿过来吗？” 对于人类来说，这是一个简单的请求。但对于一个机器人助手，理解并准确执行这个指令，需要一套复杂的认知能力

本文提出了DETR（DEtection TRansformer），一种将目标检测视为直接集合预测问题的新范式。传统的检测方法依赖于非极大值抑制（NMS）和锚框（Anchor）等手工设计组件，而DETR通过结合Transformer架构和二分图匹配损失（Bipartite Matching Loss），实现了端到端的检测。该模型利用Transformer的全局注意力机制处理图像特征，并使用一组固定的

视觉语言导航（Visual Language Navigation，VLN）是人工智能领域一个快速发展的交叉学科研究方向，融合了计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、机器人学和强化学习（RL）。其核心任务是训练一个智能体（Agent），使其能够理解自然语言指令，并在真实的或模拟的视觉环境中导航至目标位置。