KnowledgeGraph
#RecommenderSystems#LanguageModel#InstructionTuning#Annotation
Issue Date: 2024-10-08 COSMO: A large-scale e-commerce common sense knowledge generation and serving system at Amazon , Yu+, SIGMOD_PODS 24 CommentApplications of large-scale knowledge graphs in the e-commerce platforms can improve shopping experience for their customers. While existing e-commerc ... #InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#FactualConsistency#NaturalLanguageUnderstanding
Issue Date: 2023-07-14 Direct Fact Retrieval from Knowledge Graphs without Entity Linking, ACL23 Summary従来の知識取得メカニズムの制限を克服するために、我々はシンプルな知識取得フレームワークであるDiFaRを提案する。このフレームワークは、入力テキストに基づいて直接KGから事実を取得するものであり、言語モデルとリランカーを使用して事実のランクを改善する。DiFaRは複数の事実取得タスクでベースラインよりも優れた性能を示した。 #NLP#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-07-14 Do I have the Knowledge to Answer? Investigating Answerability of Knowledge Base Questions, ACL23 Summaryナレッジベース上の自然言語質問には回答不可能なものが多くありますが、これについての研究はまだ不十分です。そこで、回答不可能な質問を含む新しいベンチマークデータセットを作成しました。最新のKBQAモデルを評価した結果、回答不可能な質問に対して性能が低下することがわかりました。さらに、これらのモデルは誤った理由で回答不可能性を検出し、特定の形式の回答不可能性を扱うことが困難であることもわかりました。このため、回答不可能性に対する堅牢なKBQAシステムの研究が必要です。
Issue Date: 2024-10-08 COSMO: A large-scale e-commerce common sense knowledge generation and serving system at Amazon , Yu+, SIGMOD_PODS 24 CommentApplications of large-scale knowledge graphs in the e-commerce platforms can improve shopping experience for their customers. While existing e-commerc ... #InformationRetrieval#NLP#LanguageModel#FactualConsistency#NaturalLanguageUnderstanding
Issue Date: 2023-07-14 Direct Fact Retrieval from Knowledge Graphs without Entity Linking, ACL23 Summary従来の知識取得メカニズムの制限を克服するために、我々はシンプルな知識取得フレームワークであるDiFaRを提案する。このフレームワークは、入力テキストに基づいて直接KGから事実を取得するものであり、言語モデルとリランカーを使用して事実のランクを改善する。DiFaRは複数の事実取得タスクでベースラインよりも優れた性能を示した。 #NLP#QuestionAnswering
Issue Date: 2023-07-14 Do I have the Knowledge to Answer? Investigating Answerability of Knowledge Base Questions, ACL23 Summaryナレッジベース上の自然言語質問には回答不可能なものが多くありますが、これについての研究はまだ不十分です。そこで、回答不可能な質問を含む新しいベンチマークデータセットを作成しました。最新のKBQAモデルを評価した結果、回答不可能な質問に対して性能が低下することがわかりました。さらに、これらのモデルは誤った理由で回答不可能性を検出し、特定の形式の回答不可能性を扱うことが困難であることもわかりました。このため、回答不可能性に対する堅牢なKBQAシステムの研究が必要です。
#Pretraining#MachineLearning#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-25 Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap, Shirui Pan+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsとKGsを統合することで、自然言語処理や人工知能の分野で注目を集めている。KGsは豊富な事実知識を明示的に格納しているが、構築が困難であり、進化する性質を持っている。一方、LLMsはブラックボックスモデルであり、事実知識を捉えたりアクセスしたりすることができない。本記事では、LLMsとKGsを統合するための展望を示し、KG-enhanced LLMs、LLM-augmented KGs、Synergized LLMs + KGsの3つのフレームワークを提案する。既存の取り組みをレビューし、今後の研究方向を指摘する。 CommentLLMsとKGの統合に関するロードマップを提示。KGをLLMの事前学習や推論に組み込む方法、KGタスクにLLMを利用する方法、LLMとKGの双方向のreasonieg能力を高める方法などをカバーしている。 ...
#Article#Embeddings#MachineLearning#Tools#Library#Repository
Issue Date: 2021-06-10 OpenKE, 2021 CommentWikipedia, Freebase等のデータからKnowledge Embeddingを学習できるオープンソースのライブラリ ...
Issue Date: 2023-06-25 Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap, Shirui Pan+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsとKGsを統合することで、自然言語処理や人工知能の分野で注目を集めている。KGsは豊富な事実知識を明示的に格納しているが、構築が困難であり、進化する性質を持っている。一方、LLMsはブラックボックスモデルであり、事実知識を捉えたりアクセスしたりすることができない。本記事では、LLMsとKGsを統合するための展望を示し、KG-enhanced LLMs、LLM-augmented KGs、Synergized LLMs + KGsの3つのフレームワークを提案する。既存の取り組みをレビューし、今後の研究方向を指摘する。 CommentLLMsとKGの統合に関するロードマップを提示。KGをLLMの事前学習や推論に組み込む方法、KGタスクにLLMを利用する方法、LLMとKGの双方向のreasonieg能力を高める方法などをカバーしている。 ...
Issue Date: 2021-06-10 OpenKE, 2021 CommentWikipedia, Freebase等のデータからKnowledge Embeddingを学習できるオープンソースのライブラリ ...