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Una mirada a la investigación ficticia que está dando forma al futuro de la Web Semántica.

Spider4SPARQL mejora las pruebas para traducir lenguaje natural en consultas SPARQL.

El marco TEMT mejora la completación de grafos de conocimiento temporal usando contexto textual.

Explora cómo los grafos de conocimiento mejoran la investigación y la salud en las ciencias de la vida.

Evaluando las habilidades de los LLMs con la sintaxis Turtle en tareas de grafos de conocimiento.

Este documento examina técnicas para reducir las alucinaciones en los modelos de lenguaje para mejorar la precisión.

Nuevos métodos mejoran la extracción de personalidad de personajes en agentes de diálogo.

Un sistema para recoger datos reales de la web para Wikidata.

Presentando un enfoque novedoso para categorizar y estudiar las emociones a través de la Ontología del Marco Emocional.

Examinando el papel de los deslizamientos en las propiedades de los materiales y la ingeniería.

IICONGRAPH mejora el estudio del arte al mejorar los grafos de conocimiento.

Los avances en el aprendizaje profundo mejoran la precisión en la predicción de pandemias a través de varios enfoques de modelado.

Un nuevo método que usa octágonos para mejorar la representación de grafos de conocimiento.

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Este estudio explora cómo mejorar las campañas de marketing usando conocimiento de sentido común e información multimodal.

El algoritmo MUGS mejora la comprensión de enfermedades pediátricas a través de registros de salud electrónicos.

DEAN usa deep learning para identificar automáticamente información desactualizada en gráficos de conocimiento.

El modelo TWIG ofrece nuevas perspectivas sobre los Grafos de Conocimiento y las incrustaciones para hacer mejores predicciones.

KGroot mejora el diagnóstico de fallos en microservicios a través de gráficos de conocimiento avanzados.

Un nuevo marco evalúa cómo los LLM razonan para responder preguntas complejas.

La investigación revela que los LLMs pueden procesar conocimiento estructurado de manera efectiva, incluso cuando está desordenado.

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Este estudio analiza cómo el conocimiento contextual mejora la detección de eventos adversos por medicamentos.

Los métodos automatizados mejoran la eficiencia en la extracción de información de los Grafos de Conocimiento.

El marco MP2D mejora cómo los sistemas de diálogo manejan los cambios de tema.

Un estudio sobre cómo combinar gráficos de conocimiento y razonamiento contrafactual en la IA.

Un nuevo marco mejora la predicción de enlaces en grafos de conocimiento usando modelos de lenguaje.

Un nuevo modelo mejora las respuestas a consultas lógicas usando modelos de lenguaje y gráficos de conocimiento.

Una nueva herramienta para mejorar el acceso y análisis de datos agrícolas.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje mediante la integración de conocimientos.

ChapTER combina contexto histórico y conocimiento textual para mejorar el rendimiento de TKGR.

Un nuevo marco mejora la completación de gráficos de conocimiento con diferentes tipos de datos.

Un nuevo método para evaluar la precisión de los modelos de lenguaje usando grafos de conocimiento.

Combinando embedding de grafos de conocimiento y razonamiento basado en casos para mejores tratamientos.

Una propuesta para una arquitectura de referencia en ingeniería del conocimiento para mejorar la eficiencia del sistema.

Explorando cómo los Grafos de Conocimiento mejoran la comprensión en la toma de decisiones de la IA.

KGExplainer mejora la transparencia en la completación de grafos de conocimiento a través de explicaciones significativas.

Explorando cómo los grafos de conocimiento mejoran la explicabilidad de la IA y la comprensión del usuario.

Integrar el conocimiento semántico y estructural mejora la precisión del tipo de entidad en los grafos de conocimiento.

Un nuevo método que usa gráficos de conocimiento para encontrar relaciones causales.