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之前通过系列文章介绍了如何利用HugggingFists系统无代码构建知识图谱，这次给出视频，方便大家更直观的了解如何操作。视频链接如下：
《玩转数据之利用LLM构建知识图谱》
文章链接：
《大语言模型无代码构建知识图谱(1)--提示工程准备》
《大语言模型无代码构建知识图谱(2)--环境准备》文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-843053.html
《大语言模型无代码构建知识图谱(3)--低代码流程构建》文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843053.html
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大型语言模型（LLM）已经很强了，但还可以更强。通过结合知识图谱，LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题；而反过来 LLM 也能助益知识图谱，让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合，我们也许还能得到更加全能的人工智能。 今天我
笔记整理：李雅新，天津大学硕士，研究方向为知识图谱补全 链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3539597.3570483 动机 知识图谱补全 (KGC) 旨在对已知事实进行推理并推断缺失的链接。基于文本的方法从自然语言描述中学习实体表示，并且具有归纳KGC的潜力。然而，基于文本的方法的
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本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！ 个人主页：有梦想的程序星空 个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域
导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度
