贵阳网站建设zu97,青岛手机网站建设,写作网站名字,wordpress全站公告本文是LLM系列文章#xff0c;针对《Using Multiple RDF Knowledge Graphs for Enriching ChatGPT Responses》的翻译。 使用多个RDF知识图来丰富ChatGPT响应 摘要1 引言2 相关工作3 GPT-LODS的过程和用例4 结束语 摘要
最近有一种趋势是使用新型人工智能聊天GPT聊天箱…本文是LLM系列文章针对《Using Multiple RDF Knowledge Graphs for Enriching ChatGPT Responses》的翻译。 使用多个RDF知识图来丰富ChatGPT响应 摘要1 引言2 相关工作3 GPT-LODS的过程和用例4 结束语 摘要
最近有一种趋势是使用新型人工智能聊天GPT聊天箱它在许多知识领域提供详细的回答和清晰的答案。然而在许多情况下它返回了听起来合理但不正确或不准确的回答而它没有提供证据。因此任何用户都必须进一步搜索以检查答案的准确性或/和查找关于响应的实体的更多信息。同时RDF知识图谱KGs在任何真实领域上都有大量涌现它们提供了高质量的结构化数据。为了实现ChatGPT和RDF KGs的组合我们提出了一个名为GPT•LODS的研究原型它能够用数百个RDF KGs中的更多信息丰富任何ChatGPT响应。特别是它通过统计信息和LODSynesis KG的超链接包含来自400个RDF KG和超过4.12亿个实体的集成数据来识别和注释响应的每个实体。通过这种方式可以丰富实体的内容并实时对响应的事实进行事实核查和验证。
1 引言
2 相关工作
3 GPT-LODS的过程和用例
4 结束语
在本文中我们提出了研究原型GPT•LODS它能够实时注释和链接ChatGPT响应到数百个RDF KGs丰富其实体并验证其事实。作为未来的工作我们计划通过执行关系提取来改进GUI和事实检查服务以提供RESTneneneba API并支持多语言。
