使用傳統方法可能難以理解和處理這種資料類型

[nurrmohammad]

然而，法學碩士可以透過多種方式從非結構化資料中提取和組織知識。 例如，在人工智慧問答工具中，法學碩士用於提取和識別網頁中的實體和關係。 使用實體，我們可以篩選來自不同網頁的 QA。 使用法學碩士從非結構化數據中提取和組織知識，我們可以豐富知識圖中的數據，並為我們的 SEO 自動化工作流程帶來更多見解。正如傑出的Tony Seale所指出的，由於 GPT 模型是在大量結構化資料上進行訓練的，因此它們可用於分析內容並將其轉換為結構化資料。 以下是一個簡單的例子，說明了事情在幕後是如何運作的：一個簡單的問題會被自動回答並轉換成一個 json-ld 物件。


結合法學碩士和知識圖：幾個 SEO 用例 實際上，我們可以透過使用知識圖譜中的資料微 丹麥 電話號碼 調語言模型或使用上下文學習來指導其預測（從知識圖譜中即時提取資料並將其合併到提示中）來建立神經符號系統 讓我們更深入地研究這兩種情況。內容是一個動態實體，能夠滿足長尾意圖，例如“ABC 餐廳前面的公園的開放時間是幾點？”或“ABC 餐廳的早餐有哪些乳糜瀉選擇？”同時調整以適應不同的介面。我們準備在生成式人工智慧統治的世界中徹底改變傳統出版工作流程。然而，如果內容是自發性的，我們該如何保持對語氣的控制呢？當人工智慧是作者時，我們如何與觀眾培養有意義的互動？正如丹尼·弗蘭德西奇 (Denny Vrandečić) 雄辯地指出的那樣，答案是「在內容無限的世界中，知識變得有價值。



“ 通俗地說，這意味著透過使用語義豐富的數據，我們可以監控和驗證大型語言模型的預測，同時確保與我們的品牌價值的一致性。自從推出 Bard 及其生成式人工智慧搜尋體驗以來，谷歌就沒有停止對其知識圖譜的投資，事實恰恰相反。 出版商、商店老闆和數位行銷人員也應該這樣做，並捫心自問：為我們的下一個生成應用程式提供支援的數據在哪裡？我們如何優化我們的內容來訓練更好的模型？這個數據的來源是什麼？我們如何根據我們的編輯指南驗證產生的內容？ 創建個人化內容需要廣泛的數據，首先是訓練數據。為了微調模型，我們需要可以在提示中使用的高品質內容和資料點。每個提示都應該包含一組我們可以依賴的屬性和完成。