基于知识图谱的少样本和零样本学习综述
引言随着人工智能的飞速开展，机器学习，特意是深度学习，在过去几十年中在许多畛域和运行中取得了清楚的成就，例如，卷积神经网络，CNN，在图像分类和视觉对象识别方面的准确性经常超越人类，推进了智能驾驶车辆、面部识别、手写识别、图像检索和遥感图像......
不平衡场景下的多模态常识图谱补全
一、引言多模态常识图谱补全，MMKGC，经过将实体的结构、视觉和文本消息归入常识图谱的示意学习模型中，来预测多模态常识图谱中缺失的三元组，在这个环节中，来自不同模态的消息将共同用于度量一个三元组的正当性，现有的MMKGC方法往往自动MMKG......
中科大提出UniMEL框架
多模态实体链接的关键性与应战多模态实体链接，MultimodalEntityLinking，MEL，是常识图谱畛域中的一项基础义务，旨在将文档中的提及，mentions，链接到常识库中的实体，随着社交媒体和互联网的开展，文本和视觉的多模态性......
ODA 经过全局观察加弱小模型集成常识图谱推理才干的新型Agent框架
大型言语模型，LLMs，在人造言语处置义务中取得了清楚的成功，但是，LLMs在处置须要超出其预训练内容的专业常识的查问时，往往难以提供准确的回答，为了克制这一限度，钻研者提出了将外部常识源，如常识图谱，KGs，，与LLMs集成的方法，KGs......
2024 ICLR
这是UIUCZifengWang等宣布在ICLR24上的论文，论文标题，BioBridge，BridgingBiomedicalFoundationModelsviaKnowledgeGraphs论文链接，https，arxiv.org......
应用LlamaIndex和本地PDF文档 轻松打造常识图谱GraphRAG
传统的向量型RAG和图RAG在数据存储与展现上各有并重，向量数据库长于经过相似性来比拟对象，应用数值来权衡对象间的距离，而常识图谱则专一于提醒复杂的咨询和对象间的依赖性，经过节点和边启动深化的语义剖析和逻辑推理，这两种方法各自实用于不同的运......
基于预训练模型的常识图谱嵌入编辑
一、引言常识图谱和大型言语模型都是用来表示和处置常识的手腕，不同于大型言语模型，常识图谱中的常识理论是结构化的，这样的结构让其具备更强的准确性和可解释性，常识图谱嵌入，KnowledgeGraphEmbedding，KGE，是一种将常识图谱......
RAG 开发四大痛点及处置打算
1、痛点1，常识缺失常识库缺乏必要的高低文消息，造成RAG系统在不可找到确切答案时，或者会提供模棱两可的失误消息，而不是间接标明其无知，这种状况下，用户或者会接纳到误导性的消息，从而感到丧气，针对这一疑问，有以下两种处置打算，处置打算一，优......
Agent实战
随着AI运行工程的飞速开展，咱们不难发现为大言语模型，LLMs，提供额外工具能大大增强其配置，举例来说，GPT3.5版本经过集成Bing搜查和Python解释器成功了才干的跃迁，GPTs则间接将api调用作为工具启动了集成，LLM会选择是间......
场景图常识增强多模态结构化示意才干
一、引言视觉言语模型，VLMs，已在多种多模态了解和生成义务中展现了清楚的功能体现，但是，虽然这些多模态模型在宽泛的义务中体现出色，但是它们是否有效地捕捉结构化常识，即了解对象间相关以及对象与其属性间相关的才干，依然是一个未处置的疑问，如图......