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大规模知识图谱赋能下的知识融入对话生成方法探究
一、引言
1.1研究背景与意义
随着人工智能技术的迅猛发展，大规模知识图谱和知识对话生成作为自然语言处理领域的重要研究方向，受到了广泛关注。知识图谱以结构化的形式描述了现实世界中的实体及其关系，为计算机提供了丰富的背景知识；而知识对话生成则旨在使计算机能够生成自然、流畅且富有信息量的对话回复，实现更加智能的人机交互。
近年来，大规模知识图谱的构建取得了显著进展。谷歌的知识图谱拥有数十亿的实体和数万亿的关系，涵盖了广泛的领域知识，如人物、地点、事件、概念等。国内的百度知识图谱也在不断发展壮大，通过整合多种数据源，为用户提供了更加准确和全面的知识服
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