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Awesome-Language-Model-on-Graphs

图上大语言模型研究进展及资源汇总

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

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。
awesome-nlp - 一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料
GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
awesome-nlp是一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作,保持在NLP领域的前沿,提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理,如中文、韩文、阿拉伯文等,为全球用户提供适用资源,是一个知名的NLP信息平台。
Awesome-Embodied-AI - 具身人工智能前沿研究资源汇总
Embodied AIGithub多智能体系统大语言模型导航开源项目机器人
本项目汇集了具身人工智能(Embodied AI)领域的精选资源,包括最新研究论文、工具及相关资料。内容涵盖语言模型驱动的智能体、机器人技术、导航等多个方向,全面追踪具身AI的研究和产业进展。为研究人员和开发者提供参考,深入探讨智能体在物理或虚拟环境中的感知、决策和行动机制。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
graph-data-augmentation-papers - 图数据增强研究论文和资源集合
Github半监督学习图数据增强图机器学习图神经网络对比学习开源项目
该项目收集了图数据增强领域的研究论文,包括节点、图和边任务的监督与半监督学习方法,以及自监督学习中的对比学习技术。项目提供文献综述、教程和代码资源,支持图机器学习研究。内容持续更新,开放社区贡献。
LLMSys-PaperList - 大语言模型系统论文精选 前沿研究与技术进展
GithubLLM开源项目模型推理模型训练深度学习系统优化
该项目汇集大语言模型系统相关的学术论文、文章、教程和项目,涵盖预训练、推理服务、微调系统等多个方面。包括Megatron-LM、FlashAttention、vLLM等重要工作,还涉及LLM用于系统优化的研究。这一精选列表有助于研究者和开发者及时了解大语言模型系统领域的最新进展。
llm-graph-builder - 使用大型语言模型从非结构化数据中构建知识图谱
DiffbotGithubKnowledge GraphLLMNeo4jOpenAI开源项目
llm-graph-builder是一款利用OpenAI、Gemini等大型语言模型转化非结构化数据如PDF、文档、视频和网络页面等为结构化知识图谱的应用。此应用支持用户上传文件、自定义图谱模式,并使用Langchain框架进行图谱生成。用户还可以在多源数据环境下查看图谱,并通过对话查询与数据交互。
awesome-langchain - 涵盖了一系列如开源项目、学习材料、服务、模板和多语言接口等资源的平台
AIGithubLangChain关键字工具开源项目
awesome-langchain致力于汇聚和展示基于LangChain框架的工具和项目,加速大型语言模型项目的实现。该平台涵盖了一系列资源,如开源项目、学习材料、服务、模板和多语言接口。还为开发和研究人员提供最新资讯与广泛的社群支持,优化他们对LangChain的应用。
awesome-network-analysis - 全面的网络分析与可视化资源列表
Github图论复杂网络开源项目数据可视化社交网络网络分析
该项目整理了丰富的网络分析资源,包括构建、分析和可视化网络数据的工具与材料。涵盖书籍、会议、课程、数据集、期刊、研究组织、综述文章和软件等多方面内容,涉及社交网络、生物网络、复杂网络等领域。列表还收录经典论文、教程和网络科学相关资料,为研究人员和爱好者提供全面的学习参考。
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