컨텍스트 강화 추론 및 재순위화 기반 지식 그래프 완성 프레임워크, KGR3
기존 지식 그래프 완성 모델의 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 풍부한 컨텍스트 정보를 활용하는 LLM 기반 프레임워크인 KGR3를 제안하며, 이를 통해 보다 정확하고 효율적인 지식 그래프 완성이 가능함을 보여줍니다.
Bridge: 언어 모델과 지식 표현을 통해 지식 그래프 완성을 위한 통합 프레임워크
기존 지식 그래프 완성 모델의 단점을 해결하기 위해 구조적 정보와 의미적 정보를 모두 활용하는 새로운 프레임워크인 Bridge를 제안합니다.
잠재적 유형 제약과 하위 그래프 추론을 활용한 맥락 인식 귀납적 지식 그래프 완성
본 논문에서는 잠재적 유형 제약과 하위 그래프 추론을 활용하여 기존 지식 그래프 완성 모델의 한계를 극복하고, 보다 정확하고 효율적인 맥락 인식 귀납적 지식 그래프 완성 (KGC) 솔루션인 CATS를 제안합니다.
지식 그래프 완성을 위한 구조 인식 대조 학습 기반 하위 그래프 인식 언어 모델 훈련
지식 그래프의 구조적 편향을 언어 모델 훈련에 통합하면 지식 그래프 완성(KGC) 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
세 단어 언어에 대한 대규모 언어 모델 교육: 지식 그래프 완성을 위한 새로운 접근 방식
대규모 언어 모델(LLM)을 특수한 지식 그래프 언어(KGL)로 교육하면 기존 지식 그래프 완성 방법보다 정확도가 크게 향상됩니다.
귀납적 지식 그래프 완성을 위한 향상된 벤치마크 데이터셋 구축 방안
본 논문에서는 기존 귀납적 지식 그래프 완성(KGC) 벤치마크 데이터셋에서 발견된 PPR(Personalized PageRank) 기반 단축 경로 문제를 분석하고, 그래프 분할을 활용한 새로운 데이터셋 구축 전략을 제안하여 이 문제를 완화하고자 합니다.
플러그형 상식 기반 지식 그래프 완성 프레임워크
본 논문에서는 사실적 지식뿐만 아니라 상식을 암묵적 또는 명시적으로 활용하여 지식 그래프 완성(KGC) 작업의 정확도를 향상시키는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
지식 그래프 완성을 위한 연결 편향 주의 기반 접근법
지식 그래프 완성을 위해 경로 정보 없이도 연결 편향 주의와 엔티티 역할 임베딩을 활용하여 효과적으로 추론할 수 있다.
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