OntoCast通过BERT-based向量空间模型解决实体指代歧义问题，其技术实现包含三个关键点：1) 构建上下文特征库，记录实体出现的语义环境；2) 实现基于注意力机制的消歧算法，当检测到”Apple”时能区分科技公司或水果类别；3) 建立跨文档实体图谱，如在学术论文集中自动关联不同作者对”深度学习”的表述。测试数据显示，在医疗文献处理场景下，该技术将实体识别准确率从82%提升至96%。
本答案来源于文章《OntoCast：从文档提取语义三元组的智能框架》
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领域知识构建研究人员可：1）从生物医学文献提取基因-疾病关联；2）自动构建法学概念体系；3）建立跨论文的学术引...
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架构差异对比知识组织：GraphRAG基于语义三元组存储，传统RAG依赖向量数据库查询精度：支持SPARQL复...
基础部署流程克隆代码库：git clone https://github.com/growgraph/onto...
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