AIGC领域文本嵌入：助力知识图谱构建

AIGC领域文本嵌入：助力知识图谱构建

关键词：AIGC、文本嵌入、知识图谱构建、自然语言处理、预训练模型、实体对齐、关系抽取

摘要：本文深入探讨AIGC（生成式人工智能）时代下，文本嵌入技术如何突破传统知识图谱构建的瓶颈，实现从非结构化文本到结构化知识的自动化转换。文章系统解析文本嵌入的核心原理、关键算法（如BERT、Sentence-BERT），结合数学模型与代码实战，展示其在实体识别、关系抽取、知识融合等知识图谱构建全流程中的应用。通过金融、医疗等领域的实际案例，揭示文本嵌入如何提升知识图谱的构建效率与质量，并展望多模态嵌入、动态知识图谱等未来趋势。

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1. 背景介绍

1.1 目的和范围

知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为结构化知识的核心载体，已广泛应用于智能搜索、推荐系统、问答交互等场景。传统知识图谱构建依赖人工标注与规则驱动，面临“冷启动”（低资源领域难以构建）、“规模瓶颈”（海量非结构化文本处理效率低）、“语义缺失”（浅层特征无法捕捉复杂语义）三大挑战。

AIGC技术的兴起为知识图谱构建提供了新范式：通过文本嵌入（Text Embedding）将非结构化文本转换为低维稠密向量，利用向量空间的数学性质（如余弦相似度）实现实体、关系的自动化挖掘。本文聚焦文本嵌入在知识图谱构建中的关键作用，覆盖从原理到实战的完整技术链路。

1.2 预期读者</