KoPA

结构化信息提升大语言模型知识图谱补全能力

KoPA 大语言模型知识图谱补全结构化推理知识前缀适配器 Github 开源项目

KoPA项目提出知识前缀适配器，通过结构化嵌入预训练捕捉知识图谱的结构信息，并将其转化为虚拟知识标记。这种方法提高了大语言模型在知识图谱补全任务中的结构感知推理能力，为知识图谱应用的性能优化提供了新思路。这一研究成果有望在知识图谱构建、信息检索和智能问答系统等领域得到广泛应用。

KnowPAT - 提升大语言模型在特定领域问答中的知识偏好对齐

GithubKnowPAT偏好对齐大语言模型开源项目知识图谱领域问答

KnowPAT是一个创新的大语言模型优化项目，专注于提升模型在特定领域问答中的表现。该项目通过整合领域知识图谱构建偏好集，并设计新的对齐目标来微调模型，使其更好地利用外部知识。KnowPAT提供了完整的训练和推理代码，并在RJUA等数据集上进行了实验验证，为领域特定问答系统的开发提供了有力支持。

AutoKG - 大型语言模型在知识图谱构建与推理中的应用研究

AutoKGGithub人工智能大语言模型开源项目知识图谱评估

AutoKG项目研究了大型语言模型在知识图谱构建和推理中的应用。该项目评估了多个主流语言模型在零样本和单样本设置下的性能，提出了基于多智能体的知识图谱构建和推理方法，并探索了语言模型的虚拟知识能力。这些研究为知识图谱技术的发展提供了新的视角和可能性。

PromptKG - 多方面探讨Prompt学习与知识图谱前沿技术及工具

GithubPromptKG动态编辑开源项目知识图谱嵌入知识提示预训练语言模型

本页面全面展示了Prompt学习与知识图谱相关的研究成果，包括模型实现、基于预训练语言模型的知识图谱嵌入与应用、知识图谱动态编辑库以及入门教程。此外，还涵盖了零样本和少样本NLP、数据高效知识图谱构建方面的教程，并提供了有关Prompt调优、知识探测和知识图谱补全的系统性调查和研究论文列表。

ToG - 结合知识图谱的大语言模型深度推理框架

GithubICLRToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱

ToG项目提出了一种结合知识图谱的大语言模型推理框架，旨在实现更深入、更负责任的推理能力。该框架在复杂问答和知识推理任务中展现了良好性能，有助于提升AI系统的可解释性和准确性。项目开源代码支持Freebase和Wikidata知识图谱，为相关研究提供了实验平台。

ToG - 将知识图谱与大语言模型结合的先进推理框架

GithubICLR 2024ToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱

ToG是一个结合知识图谱与大语言模型的推理框架，通过'图思考'方式增强模型的推理能力。该框架支持Freebase和Wikidata知识图谱，显著提高了模型在复杂任务中的表现。ToG项目已在GitHub开源，提供了代码和详细说明，为相关研究提供了实验基础。该框架的创新在于深度融合知识图谱，实现了更精确和可靠的推理过程。

KG-LLM-Papers - 集成知识图谱和大型语言模型的论文

Github大型语言模型开源项目知识图谱知识增强知识推理论文收集

KG-LLM-Papers收录了将知识图谱与大型语言模型结合的尖端研究论文，旨在推动这一创新交叉学科领域的进步。该项目提供多样化的研究方法、详尽的调查报告、实用的资源与基准测试，解析大型语言模型在知识图谱中的作用。我们欢迎社区成员通过发布问题或提交拉取请求来补充更多研究论文，共同推动学科发展。

knowledge-gpt - 利用多种信息源进行准确知识提取的工具

GPT-3GithubOpenAIembeddingknowledgegpt信息提取开源项目

knowledge-gpt可从互联网及本地数据源采集信息，包括网站、PDF、PPTX、文档、YouTube字幕和音频。该工具通过OpenAI GPT-3生成提示，提供多种信息提取功能，支持API密钥配置和RESTful API使用示例，并适用于各种查询需求，精准生成答案并存储以供将来参考。

KoAlpaca - 开源韩语大语言模型，支持多种规模和部署方式

GithubKoAlpaca人工智能开源项目深度学习自然语言处理语言模型

KoAlpaca是基于Stanford Alpaca训练方法的韩语大语言模型项目。该项目提供多种规模模型，包括基于Polyglot-ko和LLAMA的版本，支持全量微调和LoRA等训练方式。KoAlpaca开放网页聊天界面和Hugging Face上的模型,便于研究人员和开发者使用及改进韩语大语言模型。

MultiHopKG - 多跳知识图谱推理的强化学习框架

EMNLPGithub多跳推理奖励塑造开源项目强化学习知识图谱推理

MultiHopKG是一个多跳知识图谱推理框架,采用强化学习方法优化推理路径。该项目通过奖励塑造技术提高了复杂查询的准确性,支持UMLS、Kinship、FB15k-237等多个知识图谱数据集。框架提供Docker环境和脚本,方便进行数据处理、模型训练和评估。MultiHopKG为知识图谱推理研究提供了实用的开源工具。

Awesome-LLM-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览

Awesome-LLM-KGGithubKG增强LLMLLM增强KG大型语言模型开源项目知识图谱

本项目汇集了有关统一大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识，但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架：KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表，助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。

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