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Entity_Alignment_Papers

跨语言知识图谱实体对齐研究论文集锦

实体对齐知识图谱嵌入方法跨语言神经网络Github开源项目

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。

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介绍相关项目
xlang-paper-reading - 最新语言模型代理研究与实践集合
GithubXLANG代码生成对话系统开源项目语义解析语言模型代理
该项目旨在构建可执行的语言模型代理，将语言指令转化为可在数据库、Web应用和物理环境中执行的代码或操作。包括LLM与外部工具结合、代码生成、语义解析及对话系统技术，旨在优化数据分析、Web应用和机器人指令处理。页面汇集了最新研究论文，帮助用户了解最新进展。
LLM-Continual-Learning-Papers - LLM持续学习研究论文集锦
GithubLLM大语言模型开源项目持续学习自然语言处理预训练
本项目收录了大语言模型(LLM)持续学习领域的重要论文。涵盖知识持续学习、预训练适应、少样本学习等多个研究方向。这些论文探讨LLM如何学习新知识、适应新领域，同时保持原有能力。项目包括ICLR、NAACL、EMNLP等顶级会议发表的论文，时间跨度从2022年到2023年。收录内容涉及连续预训练、参数高效微调等主题，反映了LLM持续学习领域的最新研究趋势，为研究人员和开发者提供了解该领域最新进展的参考资源。
Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总
GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱
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。
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。
LLM-Planning-Papers - 大型语言模型规划能力研究论文精选
Embodied AgentsGithubLLM开源项目规划计划能力非监督学习
本文档收录了关于大型语言模型（LLMs）规划能力的多篇研究论文，涵盖零样本规划、复杂推理、多模态程序规划和交互规划等领域。读者可以获得每篇论文的详细摘要、代码链接及其会议信息，如ICML、ICLR、AAAI和NeurIPS。这是研究和应用LLMs任务规划的必备资源，帮助学者和开发者了解最新进展和应用案例。
LLMPapers - 大型语言模型研究论文和资源汇总
ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
LLMPapers是一个汇集ChatGPT、GPT-3等大型语言模型相关论文和资源的开源项目。该项目涵盖评估、调查、上下文学习、指令微调、RLHF等多个研究方向,由多位专家学者维护。LLMPapers为研究人员提供大语言模型领域的最新进展和参考资料,是该领域重要的学术资源库。
EventExtractionPapers - 事件抽取技术及其在自然语言处理中的经典研究与资源
Deep LearningEvent ExtractionGithubInformation ExtractionMachine LearningPattern Matching开源项目
本页面汇聚了与事件抽取相关的自然语言处理（NLP）领域的学术论文和资源，涵盖模式匹配、机器学习、深度学习、半监督学习、无监督学习、事件共指等多方面。从90年代开始的关键研究成果，包括自动构建领域特定词典、多层次自举、依赖树子树模型、模式获取算法等技术，展示了事件抽取技术的发展历程、核心方法及应用场景。这些资源对深入了解和研究事件抽取的学者和开发者具有重要参考价值。
LLMAgentPapers - 大型语言模型代理领域的重要研究文献合集
GithubLLM Agents PapersPrompt4ReasoningPapers大语言模型开源项目智能代理知识编辑
LLMAgentPapers集中展示了有关大型语言模型代理的核心研究和重要论文，内容涵盖互动处理、个性化代理以及记忆机制等重要议题。本资源库对学术研究者和技术开发者皆有价值，助力深刻了解并实际应用语言模型技术。我们邀请全球学者和工程师深入探讨，共享知识，推动该领域的持续进步。
LLM-Reading-List - 大语言模型技术与优化方法的综合阅读列表
GithubLLMTransformer开源项目模型压缩深度学习自然语言处理
该项目收集了大语言模型(LLM)领域的重要论文,主要聚焦推理和模型压缩技术。涵盖Transformer架构、基础模型、位置编码等多个关键领域的研究成果。为LLM技术发展和优化方法的研究提供了全面的参考资料。
ML-Papers-Explained - 机器学习论文关键概念解析与发展历程
GPTGithubTransformer开源项目深度学习自然语言处理语言模型
ML-Papers-Explained项目提供机器学习领域重要论文的详细解释。涵盖Transformer到GPT-4等多个里程碑语言模型，剖析论文核心思想、创新点和应用。项目帮助理解技术概念，展示机器学习发展历程，是跟踪AI进展的重要资源。
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