Quanming Yao

新しいアプローチで知識を使うことで、関係グラフからの学習の効率が上がるよ。

HIGHTはグラフデータの階層情報を使って言語モデルを強化するよ。

新しいアプローチが、ユニークなインタラクションパターンを使って新しいアイテムの予測を向上させるんだ。

UniMoTは分子科学と言語処理を融合させて、分析を強化するんだ。

TransEQは、より良い知識表現のために構造と詳細を統合する。