LLM-项目详解-InstructKGC（一）：FineTuning ChatGLM With Lora【指令驱动的三元组抽取】_instructionkgc

DeepKE/example/llm/InstructKGC at main · zjunlp/DeepKE · GitHub

1.任务目标

根据用户输入的指令抽取相应类型的实体和关系，构建知识图谱。其中可能包含知识图谱补全任务，即任务需要模型在抽取实体关系三元组的同时对缺失三元组进行补全。

以下是一个知识图谱构建任务例子，输入一段文本input和instruction（包括想要抽取的实体类型和关系类型），以(ent1,rel,ent2)的形式输出input中包含的所有关系三元组output：

instruction="使用自然语言抽取三元组,已知下列句子,请从句子中抽取出可能的实体、关系,抽取实体类型为{'专业','时间','人类','组织','地理地区','事件'},关系类型为{'体育运动','包含行政领土','参加','国家','邦交国','夺得','举办地点','属于','获奖'},你可以先识别出实体再判断实体之间的关系,以(头实体,关系,尾实体)的形式回答"
input="2006年，弗雷泽出战中国天津举行的女子水球世界杯，协助国家队夺得冠军。2008年，弗雷泽代表澳大利亚参加北京奥运会女子水球比赛