知識表現 に関する最新の記事

LEは、複雑なデータ処理のための知識表現を強化するよ。

この論文では、DBpediaを使って概念の関連性を評価する方法を調べてるよ。

YAGO 4.5は、Wikidataの分類をSchema.orgと統合してデータの整理を強化するよ。

ABA学習が人工知能における議論の構築にどう影響するかを見てみよう。

この記事は、非構造化テキストからオントロジー学習を自動化するためにLLMを使うことについて話してるよ。

エージェントのやり取りやシステム内の知識を理解するための新しいアプローチ。

研究は知識グラフにおける高度な正則化手法を使った時間的リンク予測を進めている。

UniBiを紹介するよ、エンティティのユニークさに焦点を当てて知識グラフの補完を強化するモデルだよ。

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。

ELPは、複雑なシナリオでの知識や信念についての推論を高めるんだ。

異なる詳細レベルで回答の質を測定する方法を紹介します。

新しいフレームワークが時間的知識グラフからの学習を改善して、予測をより良くする。

効果的にタクソノミーを拡張して改善する方法を学ぼう。

時間にわたって情報をどうやって表現するか、時間的知識グラフを見てみよう。

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。

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。

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。

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。

オントロジーの自動生成は、知識管理とアクセスの向上に繋がるね。

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。

オブジェクト指向プログラミングでOWKを使いやすくするシステム。

HyperMonoは、二段階推論と修飾子の単調性を使って知識グラフの精度を向上させる。

言語概念を効率的に表現するためのバイナリベクトルを使った新しい方法。

MIMEAフレームワークは、いろんな知識グラフの整合性を高めるんだ。

不完全な知識グラフを使って、より良い回答を得る新しい方法。

革新的な方法が、知識ベースの補完をより良くするためにオントロジー埋め込みを洗練させる。

非剛体指示子のモーダル記述論理における役割を探る。

この論文では、複雑な文からの時間的事実抽出を改善する方法を紹介してるよ。

新しいアプローチが知識グラフを使ってAIの精度を向上させる。

新しい方法がLLMとKGを組み合わせて、推論の精度を向上させる。

複数のエージェント間の知識をモーダル論理で理解するための枠組みを探る。

非構造的な知識を効果的に管理して編集する新しいアプローチ。

LLM4EAは、多様な知識グラフでエンティティをつなげる効率を高めるよ。

不確かな情報を整理する上でのナレッジグラフの役割についての見解。

コンクリートドメインの統合を記述論理に取り入れて、推論を強化することを探る。

LinkLogicは、知識グラフにおけるリンク予測の明確さと信頼性を提供するよ。

新しいアルゴリズムが知識の深さを管理することで計画の効果を向上させる。

新しい手法が記述論理の明示的定義を強化して、より明確な知識の表現を可能にしてるよ。

マルチホップ推論を最適化すると、複雑なデータ分析のスピードと精度が向上するよ。