《打破知识壁垒：解锁自然语言处理模型跨领域知识图谱关联与推理密码》
在人工智能快速发展的背景下，自然语言处理（NLP）技术成为各行业智能化变革的关键。知识图谱作为结构化的语义知识库，通过“实体-关系-实体”三元组描绘现实世界的概念及其关系，为NLP模型提供背景知识和推理依据。然而，随着多领域知识的爆发式增长，如何实现不同领域知识图谱的有效关联与推理成为亟待解决的问题。本文探讨了理解领域特性、实体对齐、关系映射与融合及深度学习推理模型构建等关键步骤，旨在打破领域间知识壁垒，提升NLP技术的智能化水平，推动其在智能问答、推荐、决策辅助等领域的广泛应用。
