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MultiHopKG

多跳知识图谱推理的强化学习框架

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。

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。
MultiHop-RAG - 评估跨文档RAG能力的多跳查询数据集
GithubMultiHop-RAG元数据开源项目检索增强生成跨文档评估问答数据集
MultiHop-RAG是一个评估检索增强生成(RAG)系统跨文档能力的问答数据集。它包含2556个多跳查询,每个查询的证据分布在2至4个文档中,并考虑文档元数据,模拟真实RAG应用中的复杂场景。该项目提供检索和问答示例以及评估脚本,帮助研究人员和开发者改进RAG系统的多文档推理能力。
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。
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。
KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述
GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱
KG-RAG,一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统,专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。
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。
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。
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