KG-LLM 是指“Knowledge Graph Large Language Models”。它是一种方法,通过特定的事实问答提示范式,对预先训练好的大型语言模型(LLM)进行指导,使其能够处理知识图谱(KG)数据。 具体来说,KG-LLM 通过将预先训练的语言模型与知识图谱的三元组结合起来,引入了一种特定的问答形式的提示,以指导模型处理知识图谱数据。这...
第一行取自FB13-100，第二行取自YAGO3-10-100表6显示了给定相同输入，大模型和KG-LLM之间的相应差异。我们发现原始模型的答案并不让人满意，而指令调优可以使模型像训练三元组一样回答问题，并且更加了解事实。KG-LLM表现好的主要原因有： 大模型相比于较小的预训练语言模型会包含更多的知识。 指令调优填补了...
表1 数据集的统计汇总 我们将KG-LLM与多种知识图谱嵌入方法进行了比较:TransE和它的扩展TransH,TransD,TransR,TransG和TranSparse;DistMult和它的扩展DistMult-HRS;神经张量网络NTN;CNN模型:ConvKB;上下文知识图谱嵌入:DOLORES;使用文本信息的知识图谱嵌入:TEKE,DKRL(BERT编码器),AATE;预训练语言模型:KG-BERT,StAR和K...
第一行取自FB13-100,第二行取自YAGO3-10-100 表6显示了给定相同输入,大模型和KG-LLM之间的相应差异。我们发现原始模型的答案并不让人满意,而指令调优可以使模型像训练三元组一样回答问题,并且更加了解事实。 KG-LLM表现好的主要原因有: 大模型相比于较小的预训练语言模型会包含更多的知识。 指令调优填补了大...
实体描述扩展(MPIKGC-E):使用Chain-of-Thought(CoT)提示策略,让LLMs逐步生成更丰富的实体描述。 关系理解(MPIKGC-R):通过全局、局部和反向提示策略,提高KGC模型对关系含义的理解,从而改善链接预测的反向预测性能。 结构提取(MPIKGC-S):利用LLMs的关键词总结和匹配能力,提取额外的结构信息,丰富知识图谱,特别是对于...
使用 LangChain 库可以轻松地将工具集成到 LLM 中，并通过 AgentExecutor 管理执行流程。函数调用能力是...
利用llms实现知识图谱补全:超越ChatGPT与GPT-4,实现三元组分类和关系预测新高度 时空猫的问答盒 北京大学 微电子学与固体电子学硕士 # 文章推荐 # 一篇<LLM结合知识图谱>相关的文章,值得读一读。链接如下: 文章名称:Exploring Large Language Models for Knowledge Graph… ...
(来自研报《蚂蚁集团&OpenKG-语义增强可编程知识图谱SPG白皮书(v1.0):新一代工业级知识语义框架及引擎-23/08/31》) 2. 利用大模型进行实体抽取、关系抽取、事件抽取、因果关系抽取等,例如DeepKE-LLM,这些技术可以用于知识图谱的构建和补全。(来自研报《中国电子技术标准化研究院-知识图谱与大模型融合实践研究报告-23...
3、现有技术中,通常应用通用大语言模型进行对电网运行态势知识图谱的构建,但基于电力领域文本的特点,通用大型语言模型(llms)直接使用于电力领域文本理解存在以下问题:参数多、内存占用大、训练时间长、预测速度慢;直接使用通用大型语言模型训练实际电力生产数据存在敏感数据上传云端被泄露的风险;通用大型语言模型缺乏电力领域...
我们使用三元组的实体和关系的描述作为LLM的提示,并利用响应进行预测。在各种知识图谱基准实验上证明,我们的方法在三重分类、关系预测等任务中取得了最先进的性能。我们还发现了微调较小的模型比如LLaMA-7B、ChatGLM-6B等表现优于最近的ChatGPT和GPT-4。 介绍...