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。

KnowledgeEditingPapers - 大语言模型知识编辑研究最新进展汇总

Github人工智能大语言模型开源项目模型更新知识编辑论文综述

KnowledgeEditingPapers汇总大语言模型知识编辑领域的最新研究成果，包括方法、分析和工具。项目涵盖参数保持、参数修改等技术，提供教程、综述和基准数据集，全面展示该领域进展和挑战。持续更新的内容为研究者和开发者提供了丰富的学习资源。

kogpt - 韩语生成预训练模型

GithubKakaoBrainKoGPT人工智能开源项目模型训练语言模型

由KakaoBrain开发的KoGPT，是一个专注于韩语的生成预训练模型，广泛应用于文本分类、搜索和生成摘要等多种AI任务。这一模型训练于大型数据集，具备卓越的文本生成能力。然而，使用期间可能生成不恰当内容，主要用于学术研究与技术开发，用户在使用时需严格遵守其许可协议。

OpenSPG - 语义增强的企业级知识图谱解决方案

AI工具OpenKG大模型知识图谱蚂蚁集团语义增强

由蚂蚁集团与OpenKG联手推出，语义增强可编程知识图谱提供了创新的知识图谱解决方案，整合大模型，支持跨图谱融合与深度语义关联，有效连接数据孤岛。此平台不仅提升了信息处理效率，还服务于宏观经济、行业现象及公司事件的多维分析，支持产业链风险预警与风险评级，增强其在多种应用场景下的适应能力。

DeepKE - 基于深度学习的知识图谱构建工具包

DeepKEGithub关系提取实体识别开源项目知识图谱知识抽取

DeepKE是一款支持命名实体识别、关系抽取和属性抽取的知识图谱构建工具。其多功能性使其适用于多模式、低资源和文档级的知识提取场景。用户可以通过DeepKE-LLM和OneKE模型进行大规模语言模型集成，并能快速训练监督模型。工具包提供详细的文档、在线演示和多种模型选择，包括NER、关系抽取和事件抽取。支持Linux环境及Docker镜像配置，确保高效信息抽取。

GNN-RAG - 结合图神经网络和检索增强生成的知识图谱问答方法

GNN-RAGGithub图神经网络大语言模型开源项目检索增强生成知识图谱问答

GNN-RAG项目探索了图神经网络在大语言模型推理中的应用。该方法在密集子图上进行推理，检索候选答案和推理路径，结合了GNN的结构化推理和LLM的自然语言处理能力。项目提供了GNN实现和基于RAG的LLM问答系统的代码，以及实验结果。研究表明，这种方法在知识图谱问答任务中具有提升性能的潜力。

Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南

Github关系抽取实体识别开源项目知识图谱知识融合自然语言处理

该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源，涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具，并重点关注数据库社区相关工作。此外，项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。

reasoning-on-graphs - 基于大语言模型和知识图谱的忠实可解释推理

GithubReasoning on GraphsRoG大型语言模型开源项目知识图谱解释性推理

利用大语言模型与知识图谱，提供优化的规划-检索-推理框架，实现忠实与可解释的推理。预训练权重和自动下载的数据集简化了关系路径生成和答案推理过程，并支持多种大语言模型的插拔式推理，使推理结果更具解释性和灵活性。

KnowLM - 支持数据处理、模型预训练、微调及知识增强的LLM框架

GithubKnowLMNLP大模型开源项目深度学习知识增强

该框架提供大型语言模型的数据处理、预训练和微调功能，包含ZhiXi、OneKE等知名模型，并具备指令处理、知识增强和幻觉检测等模块。框架持续优化，适用于信息提取和知识增强，简化语言模型的训练与应用。所有模型权重和数据集均在HuggingFace上可获得，整合EasyInstruct、EasyDetect和EasyEdit模块，提升知识推理与交互能力。

GraphGPT - 基于图指令微调的大语言模型知识对齐框架

GithubGraphGPT图学习图结构知识大语言模型开源项目指令微调

GraphGPT是一个将大语言模型与图结构知识对齐的创新框架。该框架通过文本-图谱接地编码结构信息,采用双阶段图指令微调适应图学习任务,并运用思维链蒸馏提升推理能力。GraphGPT有效增强了语言模型对图数据的理解和处理能力,为图结构数据分析提供了新的研究方向。

ChatKBQA - 知识库问答的生成，检索框架

GithubKBQALLM开源项目知识库问答知识检索语义解析

ChatKBQA是一个创新的知识库问答框架,采用生成-检索方法。该框架首先利用微调的大语言模型生成逻辑形式,再通过无监督检索替换实体和关系,有效提升了生成和检索效果。ChatKBQA解决了知识检索效率、错误传播和方法复杂性等问题,在WebQSP和CWQ基准测试中展现出优异性能。

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