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貧窮名言相關資料
- Harnessing Large Language Models for Knowledge Graph Question Answering . . .
In our study, we introduce an Adaptive Multi-Aspect Retrieval-augmented over KGs (Amar) framework This method retrieves knowledge including entities, relations, and subgraphs, and converts each piece of retrieved text into prompt embeddings
- AAAI 25 | 通过自适应多层次检索增强大模型的知识图谱问答
AMAR 提出了一种新的方法，通过多层次的知识检索和增强机制，提升 LLM 的推理能力并减少噪声。 核心模块包括： 多层次知识（如实体、关系和子图）分别被线性化为文本，然后被映射为提示嵌入（prompt embeddings）。 通过自注意力和交叉注意力机制，对齐不同检索信息中的共性（如共同提到的实体或关系），从而增强关键知识并减少不相关信息的干扰。 引入一个相关性学习机制，通过 西门子网络 （Siamese Network）计算问题与不同检索信息之间的相关性分数。 相关性分数作为“软门控”，自适应地选择有用的检索信息，并过滤掉无关内容。 AMAR 生成结构化逻辑表达式（如 S 式表达式），随后将其转换为 SPARQL 查询语言 并在知识图谱上执行，最终获得答案。
- Applied-Machine-Learning-Lab AMAR - GitHub
This is the code of the paper 'Harnessing Large Language Models for Knowledge Graph Question Answering via Adaptive Multi-Aspect Retrieval-Augmentation' (Accepted by AAAI 2025)
- Knowledge Graph-augmented Language Models for Complex Question Answering
In this paper, we propose a new method for complex question answering where we combine a knowledge graph retriever based on an end-to-end KGQA model with a language model that reasons over the retrieved facts to return an answer
- Harnessing Large Language Models for Knowledge Graph Question Answering . . .
In our study, we introduce an Adaptive Multi-Aspect Retrieval-augmented over KGs (Amar) framework This method retrieves knowledge including entities, relations, and subgraphs, and converts each piece of retrieved text into prompt embeddings
- Harnessing Large Language Models for Knowledge Graph Question . . . - dblp
Bibliographic details on Harnessing Large Language Models for Knowledge Graph Question Answering via Adaptive Multi-Aspect Retrieval-Augmentation
- Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Robust . . .
Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Robust Question Answering Abstract: In recent years, large language models (LLMs) have shown rapid development, becoming one of the most popular topics in the field of artificial intelligence
- 文献阅读：Adaptive Multi-Aspect Retrieval-Augmentation for . . .
研究方法：提出了一种 自适应多方面检索增强 （AMAR）框架，通过检索 知识图谱 （KGs）中的实体、关系和子图，并将检索到的文本转换为提示嵌入（prompt embeddings）。 AMAR包含两个关键组件： 自对齐模块 和 相关性门控模块。 实验结果：在WebQSP和CWQ两个常见数据集上，AMAR取得了最先进的性能，准确率比最佳竞争对手提高了1 9%，逻辑形式生成比直接使用检索文本作为上下文提示的方法提高了6 6%。 LLMs仍然面临知识过时和幻觉问题。 为了解决涉及专业知识的复杂推理问题，知识图谱问答（KGQA）通过从大规模知识图谱（KGs）中检索可靠信息，从而提高逻辑推理和答案预测的准确性。 KGs以三元组的形式存储大量事实知识，被认为是增强LLMs推理可解释性的潜在解决方案。
- Large Language Models Meet Knowledge Graphs for Question Answering . . .
In this survey, we propose a new structured taxonomy that categorizes the methodology of synthesizing LLMs and KGs for QA according to the categories of QA and the KG's role when integrating with LLMs
- Derong Xu - Homepage
My research interests focus on Large Language Models, Knowledge Graph, and Multimodal Learning 📝 Selected Publications Bridging Relevance and Reasoning: Rationale Distillation in Retrieval-Augmented Generation
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貧窮本身並不可怕，可怕的是自己以為命中注定貧窮或一定老死於貧窮的思想。 (名言作者: 富蘭克林)
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