Spezifität der Finanzszenarien
Der Begriff "Apfel" kann sich auf ein Unternehmen, eine Frucht oder einen Terminkontrakt beziehen, und herkömmliche NER-Modelle sind anfällig für Fehlklassifizierungen, die in der Zuordnung zu fehlerhaften Beziehungen wie "Jobs → Pflanzung → Äpfel" führen.
LightRAGs Disambiguierungsprogramm
- domänenerweiterte Extraktion::
- existieren
env.exampleaufstellenDOMAIN=financeErmöglichung der vorrangigen Identifizierung von Unternehmen des Finanzsektors - Integriertes FINANCIAL_ENTITIES-Wörterbuch (über 2000 Finanzbegriffe wie "Futures", "Optionen" usw.)
- existieren
- kontextbezogene DiskriminierungWenn mehrdeutige Entitäten entdeckt werden:
- trig
disambiguate()Vokabular für methodische Analysen (z. B. "Finanzberichterstattung" deutet auf Unternehmenseinheiten hin) - Aufruf des LLM zur semantischen Validierung (muss in QueryParam festgelegt werden)
validate_entities=True)
- trig
- Kanal für manuelle Kalibrierung
Über die Visualisierungsoberfläche des
实体合并工具Manuelle Zuordnung:- Suchen Sie nach "Apple", um alle in Frage kommenden Unternehmen zu sehen
- Stapelweise Auswahl der richtigen Bezeichnungen für die Zusammenführung
- Export von Korrekturprotokollen für das iterative Modelltraining
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLightRAG: Ein leichtgewichtiges Framework für den Aufbau von Retrieval Augmented Generation (RAG) AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der Mehrdeutigkeit von Entitäten bei der Konstruktion von Wissensgraphen in Szenarien der Finanzrisikokontrolle vermeiden?
