지식 그래프

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지식 그래프를 활용하여 보조 정보를 통합하고 주의 메커니즘을 사용하여 고차 연결성을 더 명시적으로 탐색함으로써 추천 시스템의 성능을 향상시킨다.

대규모 언어 모델과 그래프 마이닝 기술을 결합하여 위키데이터 분류체계의 모호성, 불일치성, 중복성 및 복잡성 문제를 자동으로 해결하고 정제된 분류체계 WiKC를 제공한다.

지식 그래프는 신경 네트워크와 기호 시스템을 통합하는 데 핵심적인 역할을 하며, 이를 통해 더 투명하고 이해 가능한 AI 시스템을 개발할 수 있다.

지식 그래프 정보를 활용하여 추천의 다양성을 높이는 방법을 제안한다.

지식 그래프 엔티티 유형 지정 작업에서 텍스트 표현의 의미론적 지식과 그래프 구조의 구조적 지식을 통합하여 활용하는 방법을 제안한다.

지식 그래프의 불완전성으로 인한 문제를 해결하기 위해 프롬프트 융합 기반의 질의 인식 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 새로운 개체의 등장과 질의 전체에 대한 포괄적인 이해를 달성할 수 있다.

실제 대응 관계가 없는 엔티티(dangling entities)를 포함한 상황에서 효과적으로 엔티티를 정렬하는 방법을 제안한다.

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