除了SPARQL查詢和LLM預測,還有哪些其他技術可以用於提高學術問答系統的性能?
除了SPARQL查詢和LLM預測，還有多種技術可以用於提高學術問答系統的性能：
知識圖譜：利用知識圖譜來結構化和組織學術數據，通過圖譜中的實體和關係來增強問答系統的推理能力。知識圖譜能夠提供更豐富的上下文信息，幫助系統生成更準確的回答。
自然語言處理技術：使用更先進的自然語言處理技術，如命名實體識別（NER）、關係抽取和情感分析，來提高系統對問題的理解和解析能力。
信息檢索技術：結合信息檢索技術，通過檢索相關文獻和資料來支持問答過程。這可以幫助系統找到更具體和詳細的答案，特別是在面對開放式問題時。
強化學習：應用強化學習來優化問答策略，通過獎勵機制來引導模型學習更有效的回答方式，從而提高整體性能。
多輪對話系統：設計多輪對話系統，使得用戶可以與系統進行更深入的交互，系統能夠根據上下文持續更新其理解，從而提供更準確的回答。