AI原生应用领域知识抽取的算法优化技巧

AI原生应用的核心特点是“从设计之初就深度依赖AI能力”，而知识抽取是这类应用的“信息消化系统”——它能将海量文本（如用户聊天记录、医疗病历、新闻报道）转化为结构化知识（如“实体-关系-事件”三元组），供上层模型（如推荐系统、决策引擎）使用。本文将聚焦知识抽取的算法优化，覆盖实体识别、关系抽取、事件抽取三大任务，适合希望提升AI应用核心能力的开发者阅读。本文将按照“概念→原理→优化→实战”的逻辑展

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