从图表图像构建知识图谱:如“ChartKG: A Knowledge - Graph - Based Representation for Chart Images”,通过定义特定的实体和关系类型,开发了一套框架来将图表图像转换为知识图谱表示,在对象识别和光学字符识别等方面进行了评估,展示了其在图表知识挖掘和下游任务(如语义感知图表检索、视觉问答)中的应用潜力,但对于复...
本论文提出了一种通过将知识图谱嵌入作为额外模态整合到大型语言模型中,以减少模型幻觉并提高事实准确性的方法。其核心是Text2Graph 即使用RoBERTa-large模型将文本片段编码为向量表示,然后通过一个额外的线性层预测KG嵌入。训练过程中使用Mean Squared Error (MSE)损失函数来最小化预测嵌入和实际嵌入之间的差异。 研究背...
鉴于此,本文提出了知识图谱微调方法(KGT),一种基于符号知识编辑的大模型个性化方法。KGT的核心思想是基于用户的查询和反馈抽取个性化的事实知识三元组,并通过固定LLM参数优化知识图谱中个性化知识的方式实现LLM的实时个性化。本文的方法通过避免反向传播提高了计算和内存效率,并依靠符号知识图谱实现了个性化知识的可解释性。...
尽管与GenMedGPT-5K相比,由于知识图谱(KG)不足以涵盖CMCQA问题的所有必要事实,MindMap的性能差距有所缩小,但它仍然超越了包括KG Retriever在内的所有基于检索的方法。这表明以前基于检索的方法可能会过度依赖检索到的外部知识,从而影响语言模型(LLM)利用其内隐知识把握复杂逻辑和对话细微差别的能力。相反,MindMap 在图...
大型语言模型(LLMs)已在知识表示领域——以及全球——引起轩然大波。这一转折点标志着从明确的知识表示到对明确知识和参数知识双方的混合表示的重新关注。在这篇立场论文中,我们将讨论社区中关于LLMs(参数知识)和知识图谱(明确知识)的一些常见争论点,并推测这种重新关注...
一个是如前所述，迭代次数的选择可能需要手动调整，并且可能依赖于具体的问题和知识图谱的规模。自动化确定最优迭代次数的方法可能需要进一步研究。此外，在计算资源和时间上，PDA框架，特别是其KG Reasoning模块，可能需要显著的计算资源和时间来处理大规模的知识图谱和执行多次迭代。这可能限制了它在资源受限的环境中的...
知识图谱与大模型融合是一个热门研究领域 Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap 提出了统一大模型与知识图谱的前瞻性路线图,总结了现有的大模型与知识图谱的先进技术,并讨论了大模型与知识图谱融合的相关挑战和发展方向。 大模型增强知识图谱 ...
二、知识图谱用于大模型幻觉方向总结 然后，还有个方向，那就是大模型的幻觉问题受到广泛关注，这里几个方向，代表的，《Can Knowledge Graphs Reduce Hallucinations in LLMs? : A Survey》(https://arxiv.org/pdf/2311.07914)这篇论文提出了三种主要的知识图谱增强方法来减少LLM中的幻觉，并对其有效性进行了系统...
日前，在熊辉教授的带领和指导下，陈力以博士和课题组其他成员共同完成了以《图上规划：知识图谱上大语言模型的自我纠正自适应规划》（Plan-on-Graph: Self-Correcting Adaptive Planning of Large Language Model on Knowledge Graphs）为题的相关论文，该论文已被人工智能领域顶级会议神经信息处理系统大会（NeurIPS 2024,...