1、动机
知识图谱在众多人工智能任务中发挥着重要作用，但它们经常面临不完整的问题。在本论文中，作者探索了如何利用大型语言模型（llm）来完成知识图谱补全任务。作者通过将知识图谱中的三元组视为文本序列，并引入了一个名为知识图谱 llm（kg- llm）的框架来为这些三元组建模。本文提出的技术利用三元组的实体和关系描述作为提示，并利用llm的回答进行判定。
2、贡献
为了解决上面提到的这个问题，在本研究中，我们提出了一种使用大型语言模型完成知识图谱的新方法。具体来说，我们将实体、关系和三元组视为文本序列，并将知识图谱补全建模为序列到序列问题。我们使用开放式 llm对这些序列进行指令调整，以预测三元组或实体/关系的可信度。该方法在几项kg完成任务中取得了更高的性能，本文的贡献可以总结为：
作者提出了一种新的知识图谱补全方法，是目前为止第一项系统地研究利用大语言模型解决知识图谱补全问题的方法。
在多项经典的数据集上的实验结果表明，本文提出的方法在三元组分类、关系预测等任务上面达到了最优结果&#x
如果将 作为主节点的话，需要在 上执行命令，将其加入到集群，如下：rabbit2# rabbitmqctl stop_apprabbit2# rabbitmqctl reset…
RabbitMq出现Not management user问题解决
本文详细分析各种图像格式（RAW、RGB、YUV）的分类、内存分布。…
版权声明：本文内容由互联网用户贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 2386932994@qq.com 举报，一经查实将立刻删除。
我要评论
发表评论