ナレッジグラフ に関する最新の記事

セマンティックウェブの未来を形作るフィクションの研究を探る。

Spider4SPARQLは、自然言語をSPARQLクエリに翻訳するためのテストを改善する。

TEMTフレームワークは、テキストコンテキストを使って時間的知識グラフの補完を改善する。

知識グラフがライフサイエンスの研究や医療をどうやって向上させるか探ってみよう。

知識グラフタスクでのTurtle構文を使ったLLMの能力評価。

この論文では、言語モデルの幻想を減らして精度を向上させる技術について調べてるよ。

新しい方法が対話エージェントのキャラクターペルソナ抽出を改善してるよ。

Wikidataのためにウェブから事実データを集めるシステム。

感情フレームオントロジーを使って感情を分類して研究する新しいアプローチを紹介します。

材料特性と工学における転位の役割を調べる。

IICONGRAPHは、ナレッジグラフを改善することでアートの研究を進化させるよ。

深層学習の進展により、さまざまなモデルアプローチを通じてパンデミック予測の精度が向上してるよ。

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。

リンク予測が生物学的相互作用の理解をどう深めるかを発見しよう。

この研究は、常識的な知識とマルチモーダルな情報を使ってマーケティングキャンペーンを改善することを探ってる。

MUGSアルゴリズムは、電子健康記録を通じて小児疾患の理解を深めるよ。

DEANはディープラーニングを使って、ナレッジグラフ内の古い情報を自動で特定するんだ。

TWIGモデルは、知識グラフと埋め込みに関する新たな洞察を提供し、より良い予測を実現します。

KGrootは、高度な知識グラフを使ってマイクロサービスの障害診断を強化します。

新しいフレームワークが、LLMが複雑な質問に答えるためにどのように推論するかを評価する。

研究によると、LLMは整理されていない知識でもうまく処理できるんだって。

抽出型要約が複雑な知識グラフをどうやって簡単にするかを学ぼう。

この研究は、文脈的な知識が副作用の検出をどうやって助けるかを調べてるよ。

自動化された方法がナレッジグラフからの情報抽出の効率を向上させる。

MP2Dフレームワークは、対話システムが話題の変更を扱う方法を強化するよ。

AIにおける知識グラフと反実仮想推論を組み合わせる研究。

新しいフレームワークが言語モデルを使って知識グラフのリンク予測を強化する。

新しいモデルは、言語モデルとナレッジグラフを使って論理クエリの応答を強化する。

農業データのアクセスと分析を改善するための新しいツール。

新しい方法が知識統合を通じて言語モデルを向上させる。

ChapTERは、歴史的な文脈とテキストの知識を組み合わせてTKGRのパフォーマンスを向上させるよ。

新しいフレームワークが多様なデータタイプを使って知識グラフの補完を改善するよ。

知識グラフを使って言語モデルの精度を評価する新しい方法。

知識グラフの埋め込みと事例に基づく推論を組み合わせて、より良い治療法を見つける。

知識工学におけるシステム効率を高めるためのリファレンスアーキテクチャの提案。

AIの意思決定において、ナレッジグラフが理解を深める方法を探る。

KGExplainerは、意味のある説明を通じて知識グラフの補完の透明性を高めるよ。

知識グラフがAIの説明可能性やユーザーの理解をどう向上させるかを探る。

意味的な知識と構造的な知識を統合することで、知識グラフにおけるエンティティタイプの精度が向上するよ。

因果関係を見つけるための知識グラフを使った新しい方法。