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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。

KG-MM-Survey - 知识图谱与多模态学习融合研究综述
Github多模态学习开源项目深度学习知识图谱知识融合视觉问答
本项目汇总了知识图谱与多模态学习融合研究的相关论文,主要包括知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM)和多模态知识图谱(MM4KG)两个方向。KG4MM探讨知识图谱对多模态任务的支持,MM4KG研究多模态技术在知识图谱领域的应用。项目覆盖理解推理、分类、生成、检索等多种任务,提供了详细的文献列表和资源。这是一份系统全面的知识图谱与多模态学习交叉领域研究综述。
Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning - 全面的知识图谱推理研究资源集合
AKGRGithub关系抽取开源项目数据集知识图谱推理静态知识图谱
Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning项目汇集了知识图谱推理领域的最新研究成果,包括论文、代码和数据集。该资源库涵盖静态、动态和多模态知识图谱推理,并提供详细分类和说明,方便研究人员和开发者快速检索所需信息。项目整理了大量高质量学术成果,为知识图谱推理研究和应用提供了全面的参考资料。
KG-LLM-Papers - 集成知识图谱和大型语言模型的论文
Github大型语言模型开源项目知识图谱知识增强知识推理论文收集
KG-LLM-Papers收录了将知识图谱与大型语言模型结合的尖端研究论文,旨在推动这一创新交叉学科领域的进步。该项目提供多样化的研究方法、详尽的调查报告、实用的资源与基准测试,解析大型语言模型在知识图谱中的作用。我们欢迎社区成员通过发布问题或提交拉取请求来补充更多研究论文,共同推动学科发展。
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。
KoPA - 结构化信息提升大语言模型知识图谱补全能力
GithubKoPA大语言模型开源项目知识前缀适配器知识图谱补全结构化推理
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。
KnowAgent - 知识增强LLM智能体规划框架
AI智能体GithubKnowAgent开源项目知识增强自学习规划路径生成
KnowAgent是一个知识增强的大语言模型(LLM)智能体规划框架。该框架通过构建行动知识库、知识文本化和知识化自学习,提升了LLM智能体的规划能力。KnowAgent支持HotpotQA和ALFWorld等复杂任务,并提供了安装指南和使用说明。这一框架不仅增强了LLM智能体在复杂场景中的应用潜力,也为相关研究领域带来了新的思路。
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。
knowledge - 多平台内容聚合与知识图谱导航工具
GitHub ActionsGithubKnowledge开源项目搜索引擎知识图谱社交媒体内容提取
Knowledge是一个Web应用,自动从GitHub、HackerNews、Zotero和Twitter等平台提取用户互动内容。它集成了搜索引擎和知识图谱功能,便于浏览文档和自动提取的标签。应用通过Fly.io托管,支持每日内容更新和ChatGPT搜索结果重排。此工具提供个性化知识管理和探索功能,具有低成本和易部署的特点。
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。
awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总 涵盖数据库工具和学习材料
Github图可视化图数据库图计算框架开源项目知识图谱语义网络
该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。
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