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Entity_Alignment_Papers

跨语言知识图谱实体对齐研究论文集锦

Entity Alignment Papers项目收录了实体对齐领域近年来的重要研究论文,涵盖从联合嵌入到图神经网络和预训练语言模型的多种方法。该项目展示了实体对齐技术的发展历程,为研究人员提供了全面的文献综述,并附有论文代码链接。通过这个项目,读者可以深入了解实体对齐领域的最新进展和未来研究方向。

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。
alignment-handbook - 提升人工智能与人类偏好一致性的先进训练方法
AI偏好对齐Github偏好优化开源项目持续预训练热门监督微调语言模型
《Alignment Handbook》为ML社区提供了一系列全面的训练配方,专注于通过人工反馈强化学习(RLHF)等技术,继续训练和调整语言模型,以匹配人类和AI的偏好。该手册包括从数据收集、模型训练到绩效评估的完整流程,以及最新的训练代码和数据集,旨在帮助研究人员和开发人员构建更安全、更有效的AI系统。
Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合:前沿研究进展
GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理
该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。
AlignBench - 多维度评估中文大语言模型对齐性能的基准
AlignBenchGPT-4-0613Github大语言模型对齐水平开源项目评测
AlignBench 是多维度评估中文大语言模型对齐性能的评测基准。最新的 v1.1 版本提供了动态更新的数据、详细评分规则和高质量参考答案,确保评估的可靠性和可解释性。涵盖八大能力类别的数据主要来自真实用户问题,并使用 GPT-4 作为评分模型,通过多维度分析方法系统评估模型性能。
align-base - 视觉语言对齐模型实现高效零样本图像分类
ALIGNCOYO-700MGithubHuggingface图像识别多模态学习开源项目模型计算机视觉
ALIGN采用EfficientNet和BERT构建双编码器架构,结合对比学习技术实现视觉与文本表示对齐。基于COYO-700M数据集训练的模型具备零样本图像分类和多模态嵌入检索能力,其性能表现达到甚至超越了Google原始ALIGN模型的水平,是一个公开可用的视觉语言对齐工具。
nlp-paper - 自然语言处理经典与前沿论文推荐与解析
GithubNLP-Paper代码开源项目搜索工具论文阅读笔记
本项目提供自然语言处理领域经典与前沿论文的更新与精读笔记,涵盖大模型、聚类、向量召回和对话系统等多个主题。配备搜索工具,高效查找所需论文及笔记。同时提供文本相似度计算、对话系统构建和其他NLP工具代码仓库链接,提供技术支持与参考。
llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦 追踪AI研究前沿进展
GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记
该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结,为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览,便于快速了解AI前沿研究动态。
AGI-Papers - 人工智能前沿研究聚焦大语言模型和多模态系统
AGIGithub多模态大语言模型开源项目自然语言处理计算机视觉
AGI-Papers收录人工智能领域最新研究成果,重点关注大语言模型、多模态系统等热门方向。项目提供论文摘要和分析,为AI研究者和开发者提供学习参考。通过持续更新前沿进展,AGI-Papers致力于推动人工智能技术发展和学术交流。
simalign - 基于嵌入的多语言词对齐工具无需平行训练数据
GithubSimAlign上下文嵌入多语言模型开源项目自然语言处理词语对齐
SimAlign是一种创新的词对齐工具,利用静态和上下文嵌入技术实现高质量对齐,无需平行训练数据。该工具支持ArgMax、IterMax和Match等多种对齐算法,覆盖104种语言。相较于传统统计模型,SimAlign在多个语言对的对齐任务中表现优异。工具基于Python开发,安装和使用便捷,并提供在线演示平台。SimAlign可应用于机器翻译、多语言模型训练等跨语言自然语言处理任务中。
Awesome-LLM4IE-Papers - 大型语言模型驱动的信息抽取研究进展综述
GithubLLM事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目
Awesome-LLM4IE-Papers项目收录了大型语言模型在信息抽取领域的前沿论文。涵盖命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务,以及监督微调、少样本和零样本学习等技术。项目还包括特定领域应用、评估分析和相关工具。通过持续更新,为研究人员提供LLM驱动的信息抽取最新进展,促进该领域的学术交流与技术创新。
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