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洞見 - 개체 정렬
실용적이고 해석 가능한 개체 정렬 방법 P-NAL
P-NAL은 두 가지 유형의 논리적 추론 경로를 활용하여 개체 정렬을 수행하며, 이를 통해 효과적이고 해석 가능한 개체 정렬을 달성한다.
변분 추론을 통한 신경-기호적 개체 정렬
본 논문에서는 신경망 모델과 기호적 모델의 장점을 결합한 변분 추론 기반의 새로운 개체 정렬 프레임워크인 NeuSymEA를 제안합니다. NeuSymEA는 두 지식 그래프 간의 개체 정렬 작업에서 높은 성능과 해석 가능성을 동시에 달성합니다.
대규모 언어 모델을 활용한 개체 정렬 성능 향상: ChatEA 프레임워크 소개
기존 지식 그래프 개체 정렬 방법의 한계를 극복하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)의 배경 지식과 추론 능력을 활용하는 ChatEA 프레임워크를 소개합니다. ChatEA는 KG-코드 변환 모듈을 통해 LLM이 지식 그래프를 이해하고 풍부한 외부 지식을 활용하여 개체 정렬의 정확도를 향상시킵니다.
