この記事では、GNNやルールベースのアプローチを使って知識グラフの補完を改善する方法について話してるよ。
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最先端の科学をわかりやすく解説
この記事では、GNNやルールベースのアプローチを使って知識グラフの補完を改善する方法について話してるよ。
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人間の参照なしでRAGシステムを評価するための新しいフレームワーク。
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八角形を使って知識グラフの表現を改善する新しい方法。
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この研究は、LLMが異なる特徴に基づいてさまざまなエンティティを効果的にランク付けできるかどうかを調べてる。
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自然言語推論と概念埋め込みを組み合わせることで、オントロジーの欠けてる知識を補完するのが効果的だよ。
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マルチファセット埋め込みを通じて機械理解を向上させる方法。
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新しいモデルは、知識グラフのギャップを埋める際に、より良い明瞭さと効率を提供する。
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新しいアプローチが、複雑な関係のタスクに対するGNNの推論能力を向上させる。
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限られた例でコンピュータが物を認識する方法を学ぼう。
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