LE- mejora la representación del conocimiento para el manejo de datos complejos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Este documento explora métodos para evaluar la relación entre conceptos usando DBpedia.
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YAGO 4.5 mejora la organización de datos al fusionar la taxonomía de Wikidata con Schema.org.
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Una mirada a cómo el aprendizaje ABA moldea la elaboración de argumentos en la inteligencia artificial.
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Este artículo habla sobre cómo usar LLMs para automatizar el aprendizaje de ontologías a partir de texto no estructurado.
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Un enfoque nuevo para entender las interacciones y el conocimiento de los agentes en los sistemas.
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La investigación impulsa la predicción de enlaces temporales usando regularizadores avanzados en grafos de conocimiento.
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Te presento UniBi, un modelo que mejora la completación de grafos de conocimiento al centrarse en la unicidad de las entidades.
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El marco TEMT mejora la completación de grafos de conocimiento temporal usando contexto textual.
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Los ELP mejoran el razonamiento sobre conocimientos y creencias en situaciones complejas.
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Presentando un método que mide la calidad de las respuestas a diferentes niveles de detalle.
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Un nuevo marco mejora el aprendizaje de gráficos de conocimiento temporales para hacer mejores predicciones.
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Aprende a expandir y mejorar las taxonomías de manera efectiva.
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Una mirada a cómo los grafos de conocimiento temporales representan información a lo largo del tiempo.
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Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje mediante la integración de conocimientos.
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ChapTER combina contexto histórico y conocimiento textual para mejorar el rendimiento de TKGR.
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Combinar la inferencia de lenguaje natural y los embeddings de conceptos mejora cómo se completa el conocimiento que falta en ontologías.
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Un método para mejorar la comprensión de las máquinas mediante incrustaciones multifacéticas.
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Un nuevo marco mejora la completación de gráficos de conocimiento con diferentes tipos de datos.
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Automatizar la población de ontologías mejora la gestión del conocimiento y la accesibilidad.
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Integrar el conocimiento semántico y estructural mejora la precisión del tipo de entidad en los grafos de conocimiento.
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Un sistema para simplificar el uso de OWL en programación orientada a objetos.
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HyperMono mejora la precisión del grafo de conocimiento usando un razonamiento en dos etapas y la monotonía de calificadores.
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Un nuevo método que usa vectores binarios para representar conceptos de lenguaje de manera eficiente.
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El marco MIMEA mejora la alineación entre diferentes grafos de conocimiento.
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Un nuevo método para mejores respuestas usando gráficos de conocimiento incompletos.
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Métodos innovadores refinan las incrustaciones de ontología para una mejor completación de bases de conocimiento.
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Explorando el papel de los designadores no rígidos en las lógicas descriptivas modales.
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Este documento presenta métodos para mejorar la extracción de hechos temporales de oraciones complejas.
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Un nuevo enfoque mejora la precisión de la IA usando Grafos de Conocimiento.
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Un nuevo método combina LLMs y KGs para mejorar la precisión en el razonamiento.
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Explorando un marco para entender el conocimiento entre varios agentes en lógica modal.
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Un nuevo enfoque para gestionar y editar el conocimiento no estructurado de manera efectiva.
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LLM4EA mejora la eficiencia de conectar entidades en diferentes gráficos de conocimiento.
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Una mirada al papel de los Grafos de Conocimiento en la organización de información incierta.
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Explorando la integración de dominios concretos en lógicas de descripción para mejorar el razonamiento.
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LinkLogic proporciona claridad y confiabilidad para la predicción de enlaces en grafos de conocimiento.
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Un nuevo algoritmo mejora la efectividad de la planificación al gestionar la profundidad del conocimiento.
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Nuevos métodos mejoran las definiciones explícitas en lógicas de descripción para una representación del conocimiento más clara.
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Optimizar el razonamiento de múltiples saltos mejora la velocidad y la precisión para el análisis de datos complejos.
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