知识图谱构建准确率

知识图谱实战：从0到1带你构建知识图谱！看完直接搞定毕设！，可写进简历的工智能热门项目！北大博士后手把手教学基于GPT大模型及知识图谱造的医总的来说通过信息获取(Information Acquisition)、知识融合(Knowledge Fusion)以及知识加工(Knowledge Processing )等过程，将原始数据中的事实提炼、分析、形成图谱，通过构建知识图谱可以更好的查询复杂的关联信息，找到复杂关系中潜在的关联，从而完成相关工作，这也是知识图谱越来越受欢迎的原因

在较短时间内构建出了准确率较高的学科知识图谱，证明了该方法构建域知识图谱的有效性.以地理学科知识图谱为例，使用“四步法"共得到67 万个实例、1 421 万条三元组，特别提出构建知识图谱的要求，希望各教研室以课程为切入点，系统梳理相关课程的知识体系、知识、知识关联，利用虚拟教研室平台提供的工具构建知识图谱

科学实验是科技文献的重要内容，利用知识图谱技术对科学实验所围绕的科学问题、应用的科学原理、设计的实验步骤、得到的实验结果等内容进行深度掘与建模，形成学科域科学实验知识图谱(Scientific Experiment Knowledge Graph,SEKG),可充分发挥科技文献的价值，为知识提供高质量知识与数据。知识图谱的构建：：知识抽取和知识融合。知识抽取是指从文本或数据中提取出实体、属性和关系等知识元素。知识融合是指将来自不同来源的知识元素进行整