Canada Dataset

对法学硕士的一个批评是，它们基于“词序列的统计可能性延续”而生成的预测未能捕捉到对科学知识创造至关重要的关系功能。可以说，这些关系功能对于有效的生命科学研究至关重要。

生物医学数据来自生物组织的不同层次，采用不同的技术和模式，并分散在多个非标准化数据存储库中。研究人员需要将所有这些点连接起来，跨越不同的数据类型、格式和来源，并了解它们之间的关系/动态，以便获得有意义的见解。

知识图谱(KG) 已成为生命科学技术基础设施的重要组成部分，因为它们有助于映射数百万个不同数据点之间的语义或功能关系。它们使用 N LP 创建一个语义网络，以系统之间的关系为依据可视化系统中的所有对象。基于本体匹配的语义数据集成有助于将不同的结 阿塞拜疆手机数据 构化/非结构化信息组织和链接到统一的人类可读、计算可访问和可跟踪的知识图谱中，该图谱可进一步查询以获得新的关系和更深入的见解。



统一法学硕士 (LLM) 和知识工程学位 (KG)
将这些不同的本体驱动和自然语言驱动系统结合起来，可以创建一种协同技术，既能增强各自的优势，又能解决两者的局限性。KG 可以为 LLM 提供解决可解释性问题所需的可追溯事实知识。

法律硕士 (LLM) 与知识工程 (KG) 统一的路线图提出了三个不同的框架：

KG 增强型 LLM，其中来自 KG 的结构化可追溯知识增强了 LLM 的知识意识和可解释性。在预训练阶段加入 KG 有助于知识的转移，而在推理阶段，它可以增强 LLM 在访问特定领域知识方面的性能。
LLM 增强型 KG：LLM 可用于两种不同的环境 - 它们可用于处理原始语料库并提取用于指导 KG 构建的关系和实体。并且，可用于处理 KG 中的文本语料库以丰富表示。
协同的 LLM + KG：两个系统统一为一个包含四层的通用框架。第一层是数据层，用于处理文本和结构数据，可扩展以包含视频、音频和图像等多模态数据。第二层是协同模型层，两个系统的功能协同起来以增强功能和性能。第三层是技术层，用于将相关的 LLM 和 KG 集成到框架中。第四层是应用层，用于解决不同的实际应用。