本文的主要贡献如下:(1)在因果关系抽取中,本文改变抽取粒度,将抽取对象由单词扩展为子句,抽取出原因子句和结果子句,使得因果关系的表达更加完整.(2)在算法模型上,我们扩展了图卷积神经网络,引入面向子句的图卷积神经网络(CGCN).将大规模预训练模型和面向子句的图卷积神经网络结合,应用在因果关系抽取任务中,取得了...
它通过构建知识图谱索引(KG-index)和图神经网络(GNN)来提升大型语言模型(LLM)在复杂推理任务中的表现。GFM-RAG的核心在于其查询依赖的GNN,能够动态调整信息传递过程,捕捉查询与知识之间的复杂关系,并在单步推理中完成多跳推理任务。这种设计不仅提高了推理效率,还显著提升了模型在多跳问答等复杂任务中的性能。
在ImageNet数据集上对ViT进行了训练,在该网络上,ViT的top-1准确性达到了77.9%的最高分数。虽然VIT模型可以正常预测图片,但它与最好的,在ImageNet上训练的CNN卷积神经网络的85.8%精度还有一定的差距。为了研究数据集大小对模型性能的影响,在各大数据集上训练了ViT ,并将结果与最新的CNN进行了比较。如先前介绍的...