iText2KG是一个开源名目，能够应用大型言语模型（zero-shot）跨畛域从文本中提取实体和相关，智能构建和降级常识图谱，并经过Neo4j启动可视化。
iText2KG由四个关键模块组成：文档提取器、增量实体提取器、增量相关提取器、图形集成器和可视化。它们协同上班，从非结构化文本构建和可视化常识图谱。
四个模块中，增量实体提取器与增量相关提取器最为关键，驳回大模型来成功，LLM提取代表一个惟一律念的实体，以防止语义混合的实体。
显示了经常使用 Langchain JSON 解析器的实体和相关提取prompt。分类如下：蓝色 - 由 Langchain 智能格局化的prompt；惯例 - iText2KG设计的prompt；斜体 - 专门为实体和相关提取设计的prompt。（a）相关提取prompt和（b）实体提取prompt。
为了说明常识图谱构建的结果，在三种不同场景下，将基线方法与iText2KG启动了比拟：
在三个场景中，基线方法与iText2KG在常识图谱构建方面的比拟
Incremental Knowledge Graphs Construction Using Large Language Models本文转载自 PaperAgent
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