tgoop.com/AlgorithmDesign_DataStructuer/1754
Last Update:
Ego Graph
در دنیای هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، برای پاسخ به سؤالات پیچیده، تنها جستجوی متنی کافی نیست. اینجاست که ماژول بازیابی گراف وارد عمل می‌شود و با استفاده از ساختاری به نام Ego Graph، اطلاعات مرتبط را از گراف دانش استخراج می‌کند.
🔹 در واقع Ego Graph تصویری از یک موجودیت (مثلاً یک شخص یا مفهوم) و ارتباطات مستقیم آن با موجودیت‌های دیگر است. این ساختار به ما کمک می‌کند تا شبکه‌ای از اطلاعات مرتبط با موضوع مورد نظر را بررسی کنیم.
🔹 کاربرد در ماژول بازیابی گراف:
شناسایی موجودیت‌های کلیدی: ابتدا موجودیت‌های مرتبط با سؤال شناسایی می‌شوند.
استخراج Ego Graph: برای هر موجودیت، Ego Graph مربوطه از گراف دانش استخراج می‌شود.
تقاطع گراف‌ها: اگر چندین Ego Graph استخراج شده باشد، تقاطع آن‌ها برای یافتن اطلاعات مشترک و مرتبط بررسی می‌شود.
ارائه خروجی: نتایج به دو صورت ارائه می‌شوند:
مسیرهای استدلالی بین موجودیت‌ها
اسناد مرتبط با موجودیت‌های موجود در زیرگراف
این فرآیند به مدل‌های زبانی کمک می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر و مبتنی بر دانش ساختاری ارائه دهند.
#الگوریتم
📣👨💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer
BY Algorithm design & data structure
Share with your friend now:
tgoop.com/AlgorithmDesign_DataStructuer/1754