O HyperMono melhora a precisão do gráfico de conhecimento usando raciocínio em duas etapas e monotonicidade de qualificadores.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
O HyperMono melhora a precisão do gráfico de conhecimento usando raciocínio em duas etapas e monotonicidade de qualificadores.
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Um método novo que usa vetores binários pra representar conceitos de linguagem de forma eficiente.
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O framework MIMEA melhora a alinhamento entre diferentes grafos de conhecimento.
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Um novo método pra ter respostas melhores usando grafos de conhecimento incompletos.
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Métodos inovadores aprimoram embeddings de ontologia pra melhorar a conclusão da base de conhecimento.
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Explorando o papel dos designadores não rígidos em lógicas descritivas modais.
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Este artigo apresenta métodos para uma extração melhor de fatos temporais de frases complexas.
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Uma nova abordagem melhora a precisão da IA usando Grafos de Conhecimento.
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Um novo método combina LLMs e KGs pra melhorar a precisão no raciocínio.
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Explorando um framework pra entender o conhecimento entre vários agentes na lógica modal.
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Uma nova abordagem pra gerenciar e editar conhecimento não estruturado de forma eficaz.
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O LLM4EA melhora a eficiência de conectar entidades em diferentes gráficos de conhecimento.
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Um olhar sobre o papel dos Grafos de Conhecimento em organizar informações incertas.
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Explorando a integração de domínios concretos em lógicas descritivas para melhorar o raciocínio.
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A LinkLogic traz clareza e confiabilidade pra previsão de links em gráficos de conhecimento.
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Um novo algoritmo melhora a eficácia do planejamento ao gerenciar a profundidade do conhecimento.
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Novos métodos melhoram definições explícitas em lógicas de descrição para uma representação de conhecimento mais clara.
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Otimizar o raciocínio em múltiplas etapas melhora a velocidade e a precisão na análise de dados complexos.
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Esse estudo destaca a necessidade de melhorar os datasets de KGC indutivo.
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Esse artigo analisa como conceitos relacionais moldam a recuperação de conhecimento em modelos de linguagem grandes.
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O SAFER melhora as previsões em grafos de conhecimento com exemplos limitados.
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Aprenda a gerenciar a qualidade dos dados usando SHACL e respostas de consulta consistentes.
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Esse trabalho propõe métodos pra melhorar a completude de gráficos de conhecimento através de conjuntos de regras mais inteligentes.
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Explorando as ligações entre argumentação e programação lógica na inteligência artificial.
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Um método pra melhorar a integração de grafos de conhecimento usando alinhamento e reconhecimento de tipo de entidade.
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Aprenda a classificar dados incompletos em grafos de conhecimento usando classificadores Naive Bayes.
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ACoNE oferece um modelo eficiente para gerar embeddings de consulta explicáveis.
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Esse estudo investiga como literais numéricos afetam a previsão de links em grafos de conhecimento.
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Um método baseado em custo resolve dados conflitantes em bases de conhecimento.
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Um novo método conecta modelos de linguagem e grafos de conhecimento pra melhorar o acesso à informação.
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Um olhar sobre estruturas para conceitos formais e aproximados em lógica e raciocínio.
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Descubra métodos para mineração automática de regras em conjuntos de dados.
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Explorando novos métodos pra uma melhor alinhamento de ontologias usando embeddings de grafos de conhecimento.
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Explorando os problemas de explicabilidade nas Redes Neurais Gráficas e possíveis soluções.
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Uma olhada na estrutura e nos relacionamentos das lógicas modais intuicionistas.
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Uma nova abordagem para expandir taxonomias usando prompts baseados em código.
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Este estudo analisa a interação entre o conhecimento dos LLMs e as torres semânticas.
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Apresentando o VHAKG, uma ferramenta que conecta vídeos sincronizados e conhecimento para pesquisa.
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Uma olhada em como lidar com informações conflitantes em várias áreas.
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Aprenda como a lógica LE melhora a representação do conhecimento e a resposta a consultas.
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