LE- améliore la représentation des connaissances pour la gestion de données complexes.
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La science de pointe expliquée simplement
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Ce papier examine des méthodes pour évaluer la relation entre des concepts en utilisant DBpedia.
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YAGO 4.5 améliore l'organisation des données en fusionnant la taxonomie de Wikidata avec Schema.org.
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Un aperçu de comment l'apprentissage ABA façonne l'argumentation dans l'intelligence artificielle.
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Cet article parle de l'utilisation des LLMs pour automatiser l'apprentissage des ontologies à partir de texte non structuré.
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Une nouvelle façon de comprendre les interactions entre agents et leur savoir dans les systèmes.
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La recherche pousse la prédiction de liens temporels en utilisant des régularisateurs avancés dans les graphes de connaissances.
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Voici UniBi, un modèle qui améliore la complétion des graphes de connaissances en se concentrant sur l'unicité des entités.
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Le cadre TEMT améliore la complétion des graphes de connaissances temporelles en utilisant le contexte textuel.
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Les ELPs améliorent le raisonnement sur les connaissances et les croyances dans des scénarios complexes.
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Présentation d'une méthode qui mesure la qualité des réponses à différents niveaux de détail.
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage à partir de graphiques de connaissances temporelles pour de meilleures prédictions.
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Apprends comment élargir et améliorer les taxonomies efficacement.
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Un aperçu de comment les graphes de connaissances temporelles représentent l'information au fil du temps.
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Une nouvelle méthode améliore les modèles de langage grâce à l'intégration de connaissances.
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ChapTER combine le contexte historique et les connaissances textuelles pour améliorer la performance de TKGR.
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Combiner l'inférence en langage naturel et les embeddings de concepts améliore le remplissage des connaissances manquantes dans les ontologies.
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Une méthode pour améliorer la compréhension des machines grâce à des embeddings multi-facettes.
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Un nouveau cadre améliore la complétion des graphes de connaissances avec des types de données variés.
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L'automatisation de la population des ontologies améliore la gestion des connaissances et l'accessibilité.
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Intégrer des connaissances sémantiques et structurelles améliore la précision du typage d'entités dans les graphes de connaissances.
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Un système pour simplifier l'utilisation d'OWL dans la programmation orientée objet.
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HyperMono améliore l'exactitude des graphes de connaissances en utilisant un raisonnement en deux étapes et la monotonie des qualifiers.
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Une nouvelle méthode utilisant des vecteurs binaires pour représenter les concepts linguistiques de manière efficace.
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Le cadre MIMEA améliore l'alignement entre différentes graphes de connaissances.
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Une nouvelle méthode pour de meilleures réponses en utilisant des graphes de connaissances incomplets.
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Des méthodes innovantes améliorent les embeddings d'ontologie pour une meilleure complétion de la base de connaissances.
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Explorer le rôle des désignateurs non-rigides dans les logiques de description modales.
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Ce papier présente des méthodes pour mieux extraire des faits temporels à partir de phrases complexes.
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Une nouvelle approche améliore la précision de l'IA en utilisant des graphes de connaissances.
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Une nouvelle méthode combine des LLM et des KG pour améliorer la précision du raisonnement.
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Explorer un cadre pour comprendre la connaissance parmi plusieurs agents en logique modale.
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Une nouvelle façon de gérer et d'éditer efficacement des connaissances non structurées.
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LLM4EA améliore l'efficacité de la connexion des entités dans des graphes de connaissance variés.
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Un aperçu du rôle des Graphes de Connaissances dans l'organisation des informations incertaines.
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Explorer l'intégration de domaines concrets dans les logiques de description pour un raisonnement amélioré.
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LinkLogic offre clarté et fiabilité pour la prédiction de liens dans les graphes de connaissances.
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Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de la planification en gérant la profondeur des connaissances.
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De nouvelles méthodes améliorent les définitions explicites dans les logiques de description pour une représentation des connaissances plus claire.
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Optimiser le raisonnement multi-saut améliore la vitesse et la précision pour l'analyse de données complexes.
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