知識表現 に関する最新の記事

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。

この研究は、より良い帰納的KGCデータセットの必要性を強調してる。

この記事では、リレーショナルコンセプトが大規模言語モデルの知識取得にどのように影響するかを調べてるよ。

SAFERは、限られた例で知識グラフの予測を改善する。

SHACLを使ってデータの質を管理する方法と、一貫したクエリ応答について学ぼう。

この仕事では、より賢いルールセットを使って知識グラフの補完を強化する方法を提案してるよ。

人工知能における論証と論理プログラミングの関係を探る。

エンティティタイプの整合と認識を使って、ナレッジグラフの統合を強化する方法。

ナイーブベイズ分類器を使って、知識グラフの不完全なデータを分類する方法を学ぼう。

ACoNEは、説明可能なクエリエンベディングを生成するための効率的なモデルを提供してるよ。

この研究は、数値リテラルが知識グラフにおけるリンク予測にどのように影響するかを調査してるよ。

コストベースの方法は、知識ベース内の矛盾するデータに対処する。

新しい方法が、言語モデルと知識グラフをつなげて、情報アクセスをより良くするよ。

論理や推論における形式的および粗い概念のフレームワークを探る。

データセットでの自動ルールマイニングの方法を見つけよう。

知識グラフ埋め込みを使って、より良いオントロジー整合のための新しい方法を探る。

グラフニューラルネットワークの説明可能性の問題を探って、解決策を考える。

直観主義的モーダル論理の構造と関係についての考察。

コードベースのプロンプトを使って分類体系を拡張する新しいアプローチ。

この研究は、LLMからの知識とセマンティックタワーの相互作用を調べているよ。

VHAKGを紹介するよ。これは、研究のために同期した動画と知識をつなぐツールだ。

さまざまな分野での対立する情報を使った推論を見てみよう。

LE-logicが知識表現とクエリ回答をどう改善するかを学ぼう。