GraphGen verbessert die Verarbeitung komplexer Beziehungen durch die folgenden Mechanismen:
- Multi-Hop-ProbenahmeverfahrenDas System unterstützt standardmäßig 2-Hop-Nachbarschafts-Sampling, was durch Ändern des Parameters
configs/graphgen_config.yamlden Nagel auf den Kopf treffensampling_hops(es werden bis zu 5 Hops unterstützt) werden entitätsübergreifende Beziehungsketten erfasst. - Wissensgrafische FührungDie generierte Zuordnung bewahrt die impliziten Beziehungen im Originaltext, wie z.B. die Zuordnung der Wörter
药物-作用机制-靶点蛋白Mehrstufige Assoziationen werden automatisch in mehrere Runden von Q&A umgewandelt. - Stilkontrolle: Einstellungen
style=detailedWenn dies der Fall ist, generiert das System eine Antwort, die z. B. eine Argumentationskette enthält:"...首先通过X机制影响Y，继而导致Z变化..." - Praktisches BeispielFür biomedizinische Texte wird das 3-Hop-Sampling in Verbindung mit der visuellen Validierung des Wissensgraphen empfohlen (die Ausgabe befindet sich in der
cache/knowledge_graph), während die Verwendung derece_threshold=0.15Verbesserte Generierungsgewichte für komplexe Konzepte.
Empirische Messungen zeigen, dass diese Methode die relationale Komplexität der generierten Daten um den Faktor 2,3 verbessert (im Vergleich zum Single-Hop-Sampling).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGraphGen: Feinabstimmung von Sprachmodellen mithilfe von Wissensgraphen zur Erzeugung synthetischer DatenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Fähigkeit, komplexe Beziehungen in generierten Daten auszudrücken, optimiert werden?
