2、人工智能前沿技术：知识图谱、语义网与大语言模型的融合探索

人工智能前沿技术：知识图谱、语义网与大语言模型的融合探索

1. 大语言模型时代的知识图谱

在当今的科技领域，大知识图谱（KG）已成为搜索引擎等应用的关键资产。它通过多种模式匹配和机器学习方法，从网页内容和其他文本中自动提取结构化信息。这些语义组织的机器知识，有助于更好地解读新闻、社交媒体和网页表格中的文本，推动了问答系统、自然语言处理（NLP）和数据分析的发展。

与此同时，大语言模型（LM）的出现给NLP带来了变革。LM通过大规模文本集的自监督学习，用数十亿参数隐式地捕捉知识。预训练模型为涉及输入文本和广泛世界知识的任务提供了基础，如问答、常识推理和人机对话。

然而，当前的KG存在覆盖范围的重大差距。大语言模型有望缩小这些差距，构建下一代知识图谱。这两者之间的协同作用也为研究带来了新的机遇。

1.1 知识图谱与大语言模型的对比

技术类型	特点	应用场景
知识图谱	结构化信息提取，语义组织知识	问答系统、数据分析
大语言模型	大规模文本自监督学习，隐式捕捉知识	自然语言处理、人机对话

2. 生成式人工智能时代的语义网研究

我们正处于科技飞速发展的时代，生成式人工智能正在