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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。

知識グラフを使って簡単な質問に正確に答える新しい方法。

フレームワークは、サッカーのデータを取得する精度とスピードを向上させる。

クラスの粒度は、情報の検索を良くするためにナレッジグラフを整理するのに役立つよ。

LLMやモジュラーアプローチが知識グラフやオントロジーをどう強化するか学ぼう。

GraphJudgerは、ゴチャゴチャな情報からのナレッジグラフ作成を改善するためにデータを整理するよ。

カウントクエリが知識ベースを活用して、よりスマートなデータ分析を実現する方法を発見しよう。

自動化された方法は、知識グラフのサイクルを解決して、データ関係を明確にするよ。

インクリメンタル推論が論理プログラミングや意思決定をどう強化するかを学ぼう。