“视觉-语言模型（VLMs）通过结合训练策略和预处理技术来处理多语言数据。它们旨在处理视觉和文本输入，使其能够理解和生成多种语言的内容。为了实现这一目标，VLMs 通常在大型数据集上进行训练，这些数据集包括与各种语言的说明配对的图像。这种多

SQL通过几种方法处理层次数据，主要使用自引用的表、公共表表达式（CTE）和嵌套查询。层次数据表示具有父子关系的记录，如组织结构、产品类别或嵌套评论。在SQL中，这可以通过在一个表中包含一个外键，该外键链接回其自身的主键，从而创建自我引用关

知识图谱中的实体抽取是指从非结构化或半结构化文本数据中识别和抽取特定信息或实体，并将该信息组织成结构化格式的过程。实体可以包括人名、地点、组织、日期、事件以及可以表示为知识图中的节点或顶点的其他相关信息。通过将非结构化文本转化为结构化实体，