知識グラフ構築

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大規模言語モデル(LLM)は、モジュラーオントロジーをガイドとして使用することで、テキストデータから知識グラフ(KG)を構築するための効果的なツールになり得る。

本稿では、商品画像から構造化された製品知識グラフを自動的に構築する新しい手法を提案する。この手法は、最新の視覚言語モデル（VLM）と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて活用し、プロセスを完全に自動化し、タイムリーなグラフ更新を可能にする。

Graphusionは、大規模言語モデル（LLM）を用いて、自由形式テキストから科学的な知識グラフを構築するための、グローバルな視点を重視した新しいフレームワークである。

SAKAは、構造化データと音声データの両方から、ユーザーフレンドリーなインターフェースで知識グラフを構築・管理・応用できる、セミオートメーション化されたプラットフォームである。

PubMed knowledge graph 2.0 (PKG 2.0)は、3,600万件以上の論文、130万件以上の特許、48万件以上の臨床試験を統合した、バイオ医学分野の包括的な知識グラフデータセットであり、バイオ医学研究、計量書誌学、文献マイニングに貴重なリソースを提供する。

本論文では、大規模言語モデル（LLM）を専門性の高いドメイン知識グラフの自動構築に活用する新しいフレームワーク「SAC-KG」を提案する。

LLMを活用した知識グラフの自動構築に関する研究とその可能性を探る。

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