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HuggingAI

2024-03-22 22:30

本研究探讨如何运用预训练的大型语言模型构建超关系知识图谱，以期在知识表示和推理领域取得新的突破。 为了填补构建全面知识图谱时抽取超关系方法不足的问题，我们创新性地运用OpenAI GPT-3.5模型，提出了一种零样本提示法来提取文本中的超关系知识。相较于基准模型，新模型在实验中表现出色，实现了0.77的高召回率，尽管当前精度仍待提升，但我们深入分析模型输出后已发掘出该领域的若干未来研究方向。 原文链接:[\[2403.11786\] Construction of Hyper-Relational Know...](https://arxiv.org/abs/2403.11786 "[2403.11786] Construction of Hyper-Relational Know...") #arXiv论文# #LLM应用# #知识图谱#

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本研究探讨如何运用预训练的大型语言模型构建超关系知识图谱，以期在知识表示和推理领域取得新的突破。 为了填补构建全面知识图谱时抽取超关系方法不足的问题，我们创新性地运用OpenAI GPT-3.5模型，提出了一种零样本提示法来提取文本中的超关系知识。相较于基准模型，新模型在实验中表现出色，实现了0.77的高召回率，尽管当前精度仍待提升，但我们深入分析模型输出后已发掘出该领域的若干未来研究方向。 原文链接:[\[2403.11786\] Construction of Hyper-Relational Know...](https://arxiv.org/abs/2403.11786 "[2403.11786] Construction of Hyper-Relational Know...") #arXiv论文# #LLM应用# #知识图谱#

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本研究探讨如何运用预训练的大型语言模型构建超关系知识图谱，以期在知识表示和推理领域取得新的突破。 为了填补构建全面知识图谱时抽取超关系方法不足的问题，我们创新性地运用OpenAI GPT-3.5模型，提出了一种零样本提示法来提取文本中的超关系知识。相较于基准模型，新模型在实验中表现出色，实现了0.77的高召回率，尽管当前精度仍待提升，但我们深入分析模型输出后已发掘出该领域的若干未来研究方向。 原文链接:[\[2403.11786\] Construction of Hyper-Relational Know...](https://arxiv.org/abs/2403.11786 "[2403.11786] Construction of Hyper-Relational Know...") #arXiv论文# #LLM应用# #知识图谱#

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本研究探讨如何运用预训练的大型语言模型构建超关系知识图谱，以期在知识表示和推理领域取得新的突破。 为了填补构建全面知识图谱时抽取超关系方法不足的问题，我们创新性地运用OpenAI GPT-3.5模型，提出了一种零样本提示法来提取文本中的超关系知识。相较于基准模型，新模型在实验中表现出色，实现了0.77的高召回率，尽管当前精度仍待提升，但我们深入分析模型输出后已发掘出该领域的若干未来研究方向。 原文链接:[\[2403.11786\] Construction of Hyper-Relational Know...](https://arxiv.org/abs/2403.11786 "[2403.11786] Construction of Hyper-Relational Know...") #arXiv论文# #LLM应用# #知识图谱#

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