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使用Relik框架轻量级信息提取解决方案，实现高效且经济的知识图谱构建。 长按关注《AI科技论谈》 文本信息转化为知识图谱的技术，自问世以来一直是研究界的宠儿。大型语言模型（LLMs）的兴起让这个领域受到更多关注，但LLMs的成本之高令人却步。然而，通过对小型模型微调优化，我们可以找到一种更经济高效的解决方案。 今天向大家介绍Relik，这是由罗马大学（Sapienza University of Rome）自然语言处理团队精心研发的快速、轻量级信息提取框架。 1 信息提取流程 在不依赖LLMs的情况下，信息提取流程通常包括： 上图呈现了信息提取的完整流程。始于一段简单的文本输入：“Tomaz likes to write blog posts. He is particularly interested in drawing diagrams.”。流程首先进行指代消解，将“Tomaz”和“He”识别为同一人。紧接着，命名实体识别（NER）技术辨识出“Tomaz
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