iText2KG：显著降低LLM构建知识图谱时的幻觉现象

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1. 当前知识图谱构建存在的问题 知识图谱通过捕捉实体之间的关系来构建知识的结构化表示，在分析文本数据集和从结构化异构数据中推断知识方面具有显著优势。比如，知识图谱能够融合来自多个来源的不同数据，提供一个具有凝聚力的信息视角。还能为文本语料库的分析提供更高层次的可解释性。 知识图谱的重要性不必多言，最近的GraphRAG又再一次将知识图谱掀起高潮。 1.1 传统知识图谱构建的问题 传统的命名实体识别、关系提取和实体解析是常用于将非结构化文本转化为结构化数据、捕获实体及其关联和相关属性的 NLP 技术。然而，这些方法存在一些局限性：往往局限于预定义的实体和关系，或者依赖特定的本体，并且大多依赖监督学习方法，需要大量的人工标注。 1.2 LLM时代知识图谱构建的问题 LLMs （大语言模型） 的最新进展在包括知识 ………………………………