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同时系统也可以查询知识图谱获取与问题相关的结构化知识和关联信息。 答案生成与优化： 结合检索到的知识向量和知识图谱中的信息系统可以生成初步的答案。 利用的生成能力系统可以对初步答案进行润色和优化使其更符合自然语言的表达习惯并增加相关的解释和上下文信息。

如果需要系统还可以根据知识图谱中的关联信息为用户提供额外的相关知识和建议。 通过这种结合使用方案可以充分发挥、向量知识库和知识图谱在知识处理和问答方面的优势提高系统的性能、准确性和用户满意度。同时这种方案也具有较强的可扩展性和灵活性可以根据具体的应用场景和需求进行调整和优化。

生成式的主流算法及应用领域 生成式的主流算法及应 毛里塔尼亚电话号码列表 用领域包括 是这些算法的简述及其应用领域： 是种基于的预训练语言模型它通过无监督的方式学习大量文本数据中的语言表示。在自然语言处理领域具有广泛的应用如文本分类、命名实体识别、问答系统等。

是种基于自注意力机制的深度学习模型最初用于自然语言处理任务。由于其并行计算能力和全局信息捕捉能力也被应用于图像和语音处理领域。在自然语言生成方面可以生成高质量的文本如文章、对话等 是种基于的文本生成模型它将所有任务转化为文本生成任务。