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KG-LLM-論文

LLM は KG に対して何ができるでしょうか?言い換えれば、LLM の時代に KG はどのような役割を果たせるのでしょうか?

?このリポジトリは、ナレッジグラフ (KG)と大規模言語モデル (LLM)を統合した論文を収集します。

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?ニュース

2024-05私たちの論文「ドメイン固有の質問応答における LLM のための Knowledgeable Preference Alignment」が ACL 2024 に受理されました。 [ Repo ]
2024-02調査ナレッジグラフとマルチモーダル学習の融合: 包括的な調査 [ Repo ] をプレプリントします。
2023-10ナレッジグラフ補完における大規模言語モデルのパフォーマンスの向上に関する論文をプレプリントし、[ Repo ] をリリースします。
2023-06私たちは、 Intergrating Knowledge Graphs and Large Language Modelsに関する論文リストを管理するためにこのリポジトリを作成しました。

コンテンツ

論文
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論文

アンケート

[arxiv] ナレッジグラフとマルチモーダル学習の出会い: 包括的な調査。 2024.02
[arxiv] ナレッジグラフは LLM の幻覚を軽減できますか? : アンケート。 2023.11
[arxiv] 大規模言語モデルの事実性に関する調査: 知識、検索、およびドメイン特異性。 2023.10
[arxiv] ナレッジグラフの進化について: 調査と展望。 2023.10
[arxiv] RDF ナレッジグラフの作成と理解のための大規模言語モデルの能力のベンチマーク: LLM はタートルをどの程度上手に話せますか? 2023.09
[arxiv] 大規模言語モデルの説明可能性: 調査。 2023.09
[arxiv] ナレッジグラフの世代: 奇抜なアイデアとビジネスへの影響。 2023.08
[arxiv] 大規模言語モデルとナレッジグラフ: 機会と課題。 2023.08
[TKDE] 大規模言語モデルとナレッジグラフの統合: ロードマップ。 2023.06 【レポ】
[arxiv] ChatGPT だけでは不十分: 事実を認識した言語モデリングのためのナレッジグラフによる大規模言語モデルの強化。 2023.06
[arxiv] 知識強化された事前トレーニング済み言語モデルの調査。 2023.05

方法

[arxiv] グラフのデコード: 整形式のチェーンの生成によるナレッジグラフの忠実で健全な推論。 2024.10
[arxiv] グラフ基盤モデルに向けて: ナレッジグラフにおけるゼロショット推論の視点。 2024.10
[NeurIPS 2024] MKGL: 3 単語の言語の習得。 2024.10 【レポ】
[NeurIPS 2024] UrbanKGent: アーバンナレッジグラフ構築のための統合大規模言語モデルエージェントフレームワーク。 2024.10 【レポ】
[ICML 2024] 粗い強調表示から細かい強調表示: 大規模な言語モデルにおける知識幻覚の軽減。 2024.10 【レポ】
[ACL 2024] SAC-KG: ドメインナレッジグラフの熟練した自動コンストラクターとして大規模言語モデルを活用。 2024.09
[NeurIPS 2024] LLM4EA: 大規模な言語モデルからのノイズの多い注釈によるエンティティの位置合わせ。 2024.09 【レポ】
[arxiv] 知識の連鎖: ナレッジグラフから学習することで、知識推論を大規模言語モデルに統合します。 2024.07
[arxiv] GraphEval: ナレッジグラフベースの LLM 幻覚評価フレームワーク。 2024.07
[arxiv] Think-on-Graph 2.0: ナレッジグラフに基づく検索を使用した、深くて解釈可能な大規模言語モデルの推論。 2024.07
[ISWC 2024] ナレッジグラフを完成させるための識別命令を使用した生成大規模言語モデルの微調整。 2024.07
[ACL 2024 の調査結果] 大規模言語モデルを使用した時間的知識グラフ上の 2 段階の生成的質問応答。 2024.07
[arxiv] Tree-of-Traversals: ナレッジグラフを使用してブラックボックス言語モデルを拡張するためのゼロショット推論アルゴリズム。 2024.07
[NAACL 2024 の調査結果] GenTKG: 大規模言語モデルを使用した時間的知識グラフの生成予測。 2024.06
[ACL 2024 の調査結果] 大規模言語モデルを使用した時間的知識グラフ上の 2 段階の生成的質問応答。 2024.06
[arxiv] KG-LLM アライメントによる効率的な知識の注入。 2024.06
[arxiv] ナレッジグラフの強化された取得 - 故障モードと影響分析のための拡張生成。 2024.06
[arxiv] ナレッジグラフ - パス選択による大規模言語モデルの強化。 2024.06
[arxiv] ナレッジグラフからの検索拡張された大規模言語モデルの計画の学習。 2024.06
[arxiv] Docs2KG: 大規模な言語モデルを利用した異種ドキュメントからの統合ナレッジグラフ構築。 2024.06
[arxiv] UniOQA: 大規模言語モデルを使用したナレッジグラフ質問応答のための統合フレームワーク。 2024.06
[arxiv] マルチモーダルナレッジグラフを使用したマルチモーダル推論。 2024.06
[arxiv] 大規模言語モデルを使用した天文学研究におけるナレッジグラフ: 学際的な科学発見の推進力の定量化。 2024.06
[arxiv] EffiQA: ナレッジグラフ上の戦略的マルチモデルコラボレーションによる効率的な質問応答。 2024.06
[arxiv] 探索して決定: ナレッジグラフ上の推論のための GNN-LLM シナジーフレームワーク。 2024.06
[arxiv] EMERGE: マルチモーダル EHR 予測モデリングを改善するための RAG の統合。 2024.06
[EPJ データサイエンス] キラキラかゴールドか?大規模な言語モデルを介して持続可能性レポートから構造化された洞察を導き出す。 2024.06
[arxiv] DepsRAG: 大規模言語モデルを使用したソフトウェア依存関係の管理に向けて。 2024.06 【レポ】
[arxiv] KNOW: 大規模言語モデルを使用した知識獲得のための現実世界のオントロジー2024.05 [リポジトリ]
[arxiv] HippoRAG: 大規模言語モデルのための神経生物学的にインスピレーションを受けた長期記憶2024.05 [リポジトリ]
[arxiv] KG-FIT: オープンワールドの知識に基づくナレッジグラフの微調整。 2024.05
[arxiv] 大規模言語モデルを使用した即時オントロジー駆動のシンボリック知識キャプチャ2024.05 [リポジトリ]
[arxiv] 時間的事実抽出のためのコンテキスト内学習によるタイムラインベースの文分解。 2024.05
[arxiv] SOK-Bench: 調整されたオープンワールドの知識を備えた状況に応じたビデオ推論ベンチマーク。 2024.05
[arxiv] 自己洗練強化された知識検索による大規模言語モデルの幻覚の軽減。 2024.05
[arxiv] ロングテールの事実を含む質問応答のためのナレッジグラフを使用した大規模言語モデルのプロンプト。 2024.05
[arxiv] DALK: アルツハイマー病の質問に科学文献で答えるための LLM と KG の動的共同拡張。 2024.05
[arxiv] BiasKG: 大規模言語モデルでバイアスを誘発する敵対的知識グラフ。 2024.05
[arxiv] AttacKG+:大規模な言語モデルを使用して攻撃ナレッジグラフの構築を強化します。 2024.05
[arxiv] Sora Detector: 大規模なテキストからビデオへのモデル向けの統合幻覚検出。 2024.05
[arxiv] FOKE: 基礎モデル、ナレッジグラフ、プロンプトエンジニアリングを統合した、パーソナライズされた説明可能な教育フレームワーク。 2024.05
[arxiv] 大規模言語モデルを使用したナレッジグラフ完成のための関係予測。 2024.05
[arxiv] Open Research Knowledge Graph での構造化科学要約のための大規模言語モデルの評価。 2024.05
[arxiv] ロジックを意識したカリキュラム調整により、ナレッジグラフ上の複雑な推論を改善します。 2024.05
[arxiv] ナレッジグラフと大規模言語モデルを使用した、RAG ベースの自動運転のための道路利用者の行動の説明可能な予測。 2024.05
[arxiv] PrivComp-KG : プライバシーポリシーのコンプライアンス検証にナレッジグラフと大規模言語モデルを活用します。 2024.04
[arxiv] 大規模言語モデルを使用したナレッジグラフ上のマルチホップ質問応答。 2024.04
[arxiv] テーマ固有のナレッジグラフの自動構築。 2024.04
[arxiv] 顧客サービスの質問回答用のナレッジグラフを使用した検索拡張生成。 2024.04
[arxiv] 大規模言語モデルを使用したナレッジグラフのクラスメンバーシップ関係の評価。 2024.04
[arxiv] KGValidator: ナレッジグラフ構築の自動検証のためのフレームワーク。 2024.04
[arxiv] 複数論文の引用を生成するためのコンテキスト拡張言語モデル。 2024.04
[arxiv] 効率的なナレッジパスに関する推論: ドメイン質問応答のためのナレッジグラフガイドの大規模言語モデル。 2024.04
[arxiv] KG-CTG: ナレッジグラフに基づく大規模言語モデルによる引用生成。 2024.04
[arxiv] CuriousLLM: 推論を取り入れたナレッジグラフプロンプトを使用して複数ドキュメントの QA を強化します。 2024.04
[arxiv] ODA: LLM とナレッジグラフを統合するための観察主導型エージェント。 2024.04
[arxiv] 製造サービス検出における ChatGPT 応答を強化するためのナレッジグラフの構築。 2024.04
[arxiv] 思考の論理クエリ: ナレッジグラフを使用して複雑な論理クエリに答えるための大規模言語モデルのガイド。 2024.04
[arxiv] 抽出、定義、正規化: ナレッジグラフ構築のための LLM ベースのフレームワーク。 2024.04
[COLM 2024] LLM の公開: 動的ナレッジグラフにおける潜在表現の進化。 2024.04
[arxiv] 大規模言語モデルを介した学際的な材料科学における機能性材料ナレッジグラフの構築。 2024.04
[arxiv] エンコーダ/デコーダ言語モデルにおける構造化データの線形化について: テキストから SQL への洞察。 2024.04
[arxiv] 時間的知識グラフの質問応答のための自己改善プログラミング。 2024.04
[arxiv] ナレッジグラフの探索、分析、視覚化のアシスタントとしての LLM のための暫定ロードマップ。 2024.04
[arxiv] 大規模ナレッジグラフを使用した大規模言語モデルの事実性の評価。 2024.04
[arxiv] 不確実性を考慮したグラフ処理のための大規模言語モデルの力の利用。 2024.04
[arxiv] EventGround: 偶発性中心のナレッジグラフに基づいた物語的推論。 2024.04
[arxiv] Generate-on-Graph: 不完全ナレッジグラフの質問応答において、LLM をエージェントと KG の両方として扱います。 2024.04
[arxiv] ローカルからグローバルへ: クエリ中心の要約への Graph RAG アプローチ。 2024.04
[arxiv] HyKGE: 正確かつ信頼性の高い医療 LLM 応答のための仮説ナレッジグラフ強化フレームワーク。 2024.04
[arxiv] 大規模ナレッジグラフを使用した大規模言語モデルの事実性の評価。 2024.04
[arxiv] 大規模ナレッジグラフを使用した大規模言語モデルの事実性の評価。 2024.04
[arxiv] KnowLA: 知識に基づいた適応によるパラメータ効率の高い微調整の強化。 2024.03
[LREC-COLING 2024] KC-GenRe: ナレッジグラフ補完のための大規模言語モデルに基づく、知識に制約された生成的再ランキング手法。 2024.03
[arxiv] K-Act2Emo: 間接的な感情表現のための韓国の常識知識グラフ。 2024.03
[arxiv] 大規模言語モデルのドメイン固有コンテンツをナレッジグラフに融合して、ゼロショットオブジェクト状態分類を強化します。 2024.03
[arxiv] 事前トレーニングされた大規模言語モデルを使用したハイパーリレーショナルナレッジグラフの構築。 2024.03
[arxiv] 必要な場合は電話してください: LLM は構造化された環境を効率的かつ忠実に推論できます。 2024.03
[arxiv] 人間の専門家から機械へ: オントロジーとナレッジグラフ構築への LLM サポートされたアプローチ。 2024.03
[arxiv] 常識知識グラフ上の論理クエリに対する複雑な推論。 2024.03
[arxiv] リンク予測用のナレッジグラフ大規模言語モデル (KG-LLM)。 2024.03
[arxiv] KG-Rank: ナレッジグラフとランキング手法による医療 QA のための大規模言語モデルの強化。 2024.03
[arxiv] コミュニティの課題を伴う生物医学テキストマイニングの推進。 2024.03
[arxiv] 学習推奨事項の LLM ベースの説明のコンテキストソースとしてのナレッジグラフ。 2024.03
[arxiv] 知識を強化したゼロショット質問応答のための、証拠に焦点を当てた事実の要約。 2024.03
[arxiv] AceMap: Academic Graph による知識発見。 2024.03
[arxiv] KnowPhish: 大規模言語モデルとマルチモーダルナレッジグラフの組み合わせにより、参照ベースのフィッシング検出が強化されます。 2024.03
[arxiv] 目に見えないセキュリティエンティティ間の隠されたリンクを明らかにする。 2024.03
[LREC-COLING 2024] 大規模言語モデルを使用したナレッジグラフ補完の多視点の改善。 2024.03
[arxiv] コンテキストプロンプトによる大規模言語モデルへの知識の注入。 2024.03
[arxiv] CR-LT-KGQA: 常識的な推論とロングテールの知識を必要とするナレッジグラフの質問回答データセット。 2024.03
[arxiv] 正しい理由には正しい: 検証可能な常識知識グラフの質問応答のための大規模言語モデル。 2024.03
[arxiv] ロングテール知識のための質問と回答の自動生成。 2024.03
[arxiv] AutoRD: オントロジーで強化された大規模言語モデルに基づく、希少疾患ナレッジグラフ構築のための自動エンドツーエンドシステム。 2024.03
[arxiv] 大規模な言語モデルを使用した段階的な自己矛盾のない数学的推論。 2024.02
[arxiv] 大規模言語モデルを使用した時間的知識グラフ上の 2 段階の生成的質問応答。 2024.02
[arxiv] エンティティの調整のための大規模言語モデルの力を解き放つ。 2024.02
[arxiv] 歴史連鎖推論による大規模言語モデルによる時間的知識グラフ予測の強化。 2024.02
[arxiv] 障壁の突破: 推論ナレッジグラフによる産業推奨システムの大規模言語モデルの利用。 2024.02
[arxiv] ナレッジグラフの大規模言語モデルの編集が強化されました。 2024.02
[arxiv] 知識ベースの視覚的な質問応答のための大規模言語モデルとモダリティを意識した統合。 2024.02
[arxiv] グラフベースのレトリバーは生物医学知識のロングテールを捕捉します。 2024.02
[arxiv] プロンプターとしての LLM: 任意の知識グラフに対する低リソースの帰納的推論。 2024.02
[arxiv] 直観に反する: 大規模な言語モデルは、私たちが思っているよりもナレッジグラフを理解できる。 2024.02
[arxiv] InfuserKI: Infuser ガイドによるナレッジ統合によるナレッジグラフによる大規模言語モデルの強化。 2024.02
[arxiv] 大規模言語モデルを使用した材料工学用の自動ナレッジマップとデータベースの開発に向けて。 2024.02
[arxiv] KG-Agent: ナレッジグラフ上の複雑な推論のための効率的な自律エージェントフレームワーク。 2024.02
[arxiv] PAT 質問: 現在にアンカーされた時間的質問応答のための自己更新ベンチマーク。 2024.02
[arxiv] 大規模な言語モデルを使用したゼロショットリンク予測のための圧縮された遷移グラフフレームワーク。 2024.02
[arxiv] 自由回答型の質問応答のための疑似およびマルチソースのナレッジグラフを使用した大規模言語モデルの強化。 2024.02
[arxiv] G-Retriever: テキストグラフの理解と質問応答のための検索拡張生成。 2024.02
[arxiv] X-LoRA: 低ランクのアダプター専門家の混合物、タンパク質力学および設計のアプリケーションを備えた大規模言語モデル用の柔軟なフレームワーク。 2024.02
[arxiv] REALM: 大規模言語モデルによるマルチモーダル電子医療記録分析の RAG 主導の強化。 2024.02
[arxiv] GLaM: 近傍分割と生成サブグラフエンコーディングによるドメインナレッジグラフアライメントのための大規模言語モデルの微調整。 2024.02
[arxiv] グラフに語らせる: LLM の構造化データのエンコード。 2024.02
[arxiv] CADReN: 制御可能なクロスグラフノード重要度推定のためのコンテキストアンカー駆動リレーショナルネットワーク。 2024.02
[arxiv] ナレッジグラフ統合コラボレーションによる、強化されたプロンプトベースの LLM 推論スキーム。 2024.02
[arxiv] SPARQL 生成: ライフサイエンスナレッジグラフ上での質問応答のための OpenLLaMA の微調整に関する分析。 2024.02
[arxiv] 意味論的コミュニケーションと知識学習の相互作用。 2024.02
[arxiv] GUARD: 大規模言語モデルのガイドライン遵守をテストするための自然言語脱獄を生成するロールプレイング。 2024.02
[arxiv] マルチモーダル大規模言語モデルにおけるグラフ推論のためのグラフのレンダリング。 2024.02
[arxiv] LLM の評価 -- 医療画像と症状分析から生成された複合診断。 2024.02
[EACL 2024] ナレッジグラフを完成させるための大規模言語モデルからのコンテキスト化の蒸留。 2024.02
[EACL 2024] 知識ベースのテキスト生成における会話型大規模言語モデルの比較分析。 2024.02
[arxiv] 大規模な言語モデルを使用した即時の記号知識の取得。 2024.02 [レポ]
[arxiv] グラフデータベースエンジンにおける効果的なバグ検出: LLM ベースのアプローチ。 2024.02
[arxiv] 2 つの頭は 1 つよりも優れています: ナレッジグラフと大規模言語モデルからの知識を統合してエンティティを調整します。 2024.01
[arxiv] ナレッジグラフを使用した複雑な質問応答アトリビューションにおける大規模言語モデルのベンチマーク。 2024.01
[arxiv] 手がかりに基づくパス探索: 計算リソースの消費量が少ない、効率的なナレッジベースの質問応答フレームワーク。 2024.01
[AAAI 2024] KAM-CoT: 知識拡張マルチモーダル思考連鎖推論。 2024.01
[arxiv] コンテキストは重要です: グラフ構造のナレッジコンテキストを使用して、自由回答生成の境界を押し広げます。 2024.01
[arxiv] 学習推奨事項に関する学生の意思決定のサポート: 会話による説明とメンタリングのためのナレッジグラフのコンテキスト化を備えた LLM ベースのチャットボット。 2024.01
[arxiv] 大規模な言語モデルからイベントシーケンスの知識を抽出する。 2024.01
[ACL 24] 大規模な言語モデルは時間的推論を学習できます。 2024.01 [レポ]
[arxiv] 歴史の連鎖: 時間的知識グラフを完成させるための LLM による学習と予測。 2024.01
[arxiv] TechGPT-2.0: ナレッジグラフ構築のタスクを解決するための大規模な言語モデルプロジェクト。 2024.01 [レポ]
[arxiv] ナレッジグラフ上の会話型質問応答のための意味解析における大規模言語モデルの評価。 2024.01
[arxiv] 地球は平面ですか?大規模な言語モデルにおける事実の誤りを明らかにする。 2024.01
[arxiv] keqing: 知識ベースの質問応答は、LLM の自然な思考連鎖の指導者です。 2024.01
[arxiv] カルテットロジック: 短文分類を進歩させるための 4 段階推論 (QLFR) フレームワーク。 2024.01
[arxiv] ナレッジグラフの再定式化を使用した会話型の質問応答。 2023.12
[arxiv] 思考と検索: 仮説知識グラフの強化された医療用大規模言語モデル。 2023.12
[arxiv] KnowledgeNavigator: ナレッジグラフ上の推論を強化するために大規模な言語モデルを活用します。 2023.12
[arxiv] 都市生成インテリジェンス (UGI): 身体化された都市環境におけるエージェントのための基礎的なプラットフォーム。 2023.12
[arxiv] セマンティックトリプルとナレッジグラフを使用したゼロショットファクトチェック。 2023.12
[arxiv] KGLens: LLM が何を知っているか、何を知らないかを評価するためのパラメーター化されたナレッジグラフソリューション。 2023.12
[arxiv] LLM-ARK: 深層強化学習による大規模言語モデルを使用したナレッジグラフ推論。 2023.12
[arxiv] 信頼できる AI ソフトウェア開発支援を目指して。 2023.12
[arxiv] KnowGPT: 大規模言語モデルのためのブラックボックス知識注入。 2023.12
[arxiv] プログレッシブプロンプト拡張により、オンラインマーケティング向けに大規模な言語モデルをより優れたナレッジマイナーにします。 2023.12
[arxiv] 大規模言語モデルを使用した概念エンジニアリング。 2023.12
[arxiv] 孤立を超えて: ナレッジグラフの構築を改善するためのマルチエージェントの相乗効果。 2023.12
[arxiv] 大規模な言語モデルを使用したゼロショットおよび少数ショットのナレッジグラフトリプレットの抽出。 2023.12
[arxiv] ナレッジグラフを使用した大規模言語モデルの推論機能の探索について。 2023.11
[arxiv] 大規模言語モデル向けの生物医学知識グラフに最適化されたプロンプト生成。 2023.11 【レポ】
[arxiv] 人間とロボットのインタラクションにおける知識に基づいた応答生成へのグラフからテキストへのアプローチ。 2023.11
[EMNLP 2023]ナレッジ注入フレームワークの再検討。 2023.12
[EMNLP 2023]事実知識の正確性は、事実知識で強化された事前トレーニング済み言語モデルにとって重要ですか? 2023.12
[EMNLP 2023]ReasoningLM: ナレッジグラフ上での質問応答のため、事前トレーニングされた言語モデルで構造サブグラフ推論を有効にする。 2023.12
[EMNLP 2023 の調査結果]KICGPT: ナレッジグラフを完成させるためのコンテキスト内の知識を備えた大規模言語モデル。 2023.12
[arxiv] $R^3$ -NL2GQL: 精度の向上と幻覚の軽減のためのハイブリッドモデルアプローチ。 2023.11
[arxiv] 自律的な知識グラフベースのレトロフィットによる大規模言語モデルの幻覚の軽減。 2023.11
[EMNLP 2023] 微調整された LLM は、ウィキデータ上での少数ショットのシーケンス間セマンティック解析により、より多くのことを知り、幻覚を軽減します。 2023.11
[arxiv] 学術ナレッジグラフの質問応答における LLM の活用。 2023.11
[arxiv] ドメイン固有の質問応答における LLM の知識に基づく優先順位の調整。 2023.11
[arxiv] OLaLa: 大規模な言語モデルとのオントロジーマッチング。 2023.11
[arxiv] 大規模言語モデルに基づく無人システムのナレッジベース質問応答のためのインコンテキスト学習。 2023.11
[arxiv] API 関係をさらに発見しましょう: 教師なし API 関係推論のための大規模な言語モデルベースの AI チェーン。 2023.11
[arxiv] フォームは機能に従います: 機能要件に基づいたテキストからテキストへの条件付きグラフ生成。 2023.11
[arxiv] 大規模言語モデルとナレッジグラフが融合し、ファクトイドの質問に答えます。 2023.10
[arxiv] 回答候補タイプの選択: クローズドブックの質問応答用の Text-to-Text 言語モデルとナレッジグラフの融合。 2023.10
[arxiv] 知識を注入したプロンプト: 大規模な言語モデルを使用した臨床テキストデータ生成の評価と推進。 2023.10
[arxiv] DIVKNOWQA: 知識ベースとテキストを使用したオープンドメインの質問回答による LLM の推論能力の評価。 2023.10
[arxiv] 解釈的な大規模言語モデルベースの材料設計のための生成検索拡張オントロジーグラフとマルチエージェント戦略。 2023.10
[arxiv] 大規模言語モデルとナレッジグラフに基づくマルチモーダル生態文明パターン推奨手法。 2023.10
[arxiv] LoRAShear: 効率的な大規模言語モデルの構造化プルーニングと知識の回復。 2023.10
[arxiv] グラフエージェント: グラフ用の明示的推論エージェント。 2023.10
[arxiv] ナレッジベースの質問に答えるためのコンテキスト内スキーマ理解方法。 2023.10
[arxiv] GraphGPT: 大規模言語モデルのグラフ命令チューニング。 2023.10
[EMNLP 2023 の調査結果] 大規模言語モデルにおける事実知識の体系的な評価。 2023.10
[EMNLP 2023 の調査結果] KG-GPT: 大規模な言語モデルを使用したナレッジグラフ上の推論のための一般的なフレームワーク。 2023.10
[arxiv] MechGPT は、スケール、分野、モダリティを超えて知識を結び付ける力学および材料モデリングのための言語ベースの戦略です。 2023.10
[arxiv] Qilin-Med: 多段階知識注入の高度な医療大規模言語モデル。 2023.10
[arxiv] ChatKBQA: 微調整された大規模言語モデルを使用したナレッジベースの質問応答のための生成してから取得するフレームワーク。 2023.10
[arxiv] がんにおけるバイオマーカー発見のための大規模言語モデルからナレッジグラフまで。 2023.10
[arxiv] ナレッジグラフ補完における大規模な言語モデルのパフォーマンスを向上させる。 2023.10
[arxiv] CP-KGC: 大規模な言語モデルを使用した制約付きプロンプトナレッジグラフの完成。 2023.10
[arxiv] PHALM: 人間と言語モデルを促してナレッジグラフをゼロから構築する。 2023.10
[arxiv] InstructProtein: 知識の指導による人間とタンパク質の言語の調整。 2023.10
[arxiv] 大規模言語モデルとナレッジグラフが融合し、ファクトイドの質問に答えます。 2023.10
[arxiv] 知識クロスワード: 大規模な言語モデルを使用した構造化知識に対する幾何学的推論。 2023.10
[ICLR 2024] グラフ上の推論: 忠実で解釈可能な大規模言語モデルの推論。 2023.10 【レポ】
[arxiv] RelBERT: 言語モデルとの関係の埋め込み。 2023.10
[arxiv] RDF ナレッジグラフの作成と理解のための大規模言語モデルの能力のベンチマーク: LLM はタートルをどれだけ上手に話せますか? 2023.09
[arxiv] API を見つけるためにチャットしましょう: AI チェーンを介して人間、LLM、ナレッジグラフを接続します。 2023.09
[arxiv] 大規模な言語モデルを使用したグラフニューラルプロンプト。 2023.09
[arxiv] 建設契約知識モデリングのための知識表現アプローチ。 2023.09
[arxiv] Retrieve-Rewrite-Answer: ナレッジグラフの質問応答のための KG からテキストへの拡張 LLM フレームワーク。 2023.09
[arxiv] 「競合をマージします!」パラメトリックナレッジグラフに対する外部妨害者の影響の調査。 2023.09
[arxiv] FactLLaMA: 自動ファクトチェックのための外部知識を使用した命令追従言語モデルの最適化。 2023.09
[arxiv] ChatRule: ナレッジグラフ推論のための大規模言語モデルを使用した論理ルールのマイニング。 2023.09
[AAAI 2024] 知識ベースの質問応答のためのコードスタイルのインコンテキスト学習。 2023.09
[arxiv] LLM ベースの自律エージェントを通じてグラフ学習の力を解き放つ。 2023.09
[arxiv] 中国語で信頼性の高い応答を生成するための、構造化された医療知識ベースを備えた大規模言語モデルの知識チューニング。 2023.09
[arxiv] ナレッジソルバー: ナレッジグラフからドメインナレッジを検索するように LLM を指導します。 2023.09
[arxiv] トリプル認識の事前トレーニングとリンクする生物医学エンティティ。 2023.08
[arxiv] ナレッジグラフを完成させるための大規模言語モデルの探索。 2023.08 【レポ】
[arxiv] ナレッジグラフエンジニアリングにおける大規模言語モデルを評価するためのスケーラブルなベンチマークの開発。 2023.08
[arxiv] 診断予測のための大規模言語モデルへの医療ナレッジグラフの活用。 2023.08
[arxiv] LKPNR: パーソナライズされたニュース推奨フレームワークの LLM および KG。 2023.08
[arxiv] 複数ドキュメントの質問回答を求めるナレッジグラフ。 2023.08
[arxiv] Head-to-Tail: 大規模言語モデル (LLM) はどの程度知識が豊富ですか?別名、LLM はナレッジグラフに置き換わりますか? 2023.08
[arxiv] MindMap: 大規模言語モデルで思考のグラフを生成するナレッジグラフ。 2023.08
[arxiv] ナレッジグラフの完成のための意味的に強化された埋め込みに向けて。 2023.07
[TKDE 2024] AutoAlign: 大規模言語モデルによって有効になる完全自動かつ効果的なナレッジグラフの位置合わせ。 2023.07
[arxiv] ナレッジグラフからのゼロショット自然言語生成のための大規模言語モデルの使用。 2023.07
[ICLR 2024] Think-on-Graph: ナレッジグラフを使用した大規模言語モデルの深く責任ある推論。 2023.07
[SIGKDD 2024 Explorations] グラフでの学習における大規模言語モデル (LLM) の可能性を探ります。 2023.07
[arxiv] オンラインジョブレコメンデーションにおけるグラフデータを理解するための大規模言語モデルの探索。 2023.07
[arxiv] RecallM: 時間的コンテキストの理解と質問応答のためのアーキテクチャ。 2023.07
[arxiv] LLM 支援ナレッジグラフエンジニアリング: ChatGPT の実験。 2023.07
[arxiv] ナレッジグラフ構築を求める反復ゼロショット LLM。 2023.07
[arxiv] 雪だるま: 基礎モデルから抽出された百万規模の中国の常識知識グラフ。 2023.06
[arxiv] ゼロショットナレッジグラフの質問応答を促す知識拡張言語モデル。 2023.06
[arxiv] オントロジー推論による大規模エンタープライズ言語モデルの微調整。 2023.06
[NeurIPS 2023] 知識集約型タスクにおける小規模言語モデルの知識拡張推論の蒸留。 2023.05
[arxiv] 大規模言語モデルを使用したナレッジグラフ構築の強化。 2023.05
[arxiv] ChatGraph: ChatGPT の知識をグラフに変換することによる解釈可能なテキスト分類。 2023.05
[ACL 2023] FactKG: ナレッジグラフ上の推論による事実検証。 2023.05
[arxiv] HiPrompt: 階層指向のプロンプトによる少数ショットの生物医学知識の融合。 2023.04
[EMNLP 2023] StructGPT: 構造化データを推論するための大規模言語モデルの一般的なフレームワーク。 2023.05
[ICLR 2024] 説明の活用: 強化されたテキスト属性のグラフ表現学習のための LLM から LM へのインタープリター。 2023.05
[arxiv] ナレッジグラフの構築と推論のための LLM: 最近の機能と将来の機会。 2023.05 【レポ】
[NeurIPS 2023] 言語モデルは自然言語のグラフ問題を解決できるか? 2023.05
[arxiv] ナレッジグラフ補完モデルは少数ショット学習者です: LLM を使用した電子商取引における関係ラベリングの実証研究。 2023.05
[arxiv] 大規模な言語モデルは顕著な否定的なステートメントを生成できますか? 2023.05
[arxiv] GPT4Graph: 大規模言語モデルはグラフ構造化データを理解できますか?経験的評価とベンチマーク。 2023.05
[arxiv] 大規模言語モデルを使用したナレッジグラフ上の複雑な論理的推論。 2023.05 【レポ】
[arxiv] 因果推論と大規模言語モデル: 因果関係の新たな境地を開く。 2023.04
[arxiv] 大規模な言語モデルは因果関係グラフを構築できますか? 2023.04
[arxiv] ChatGPT 応答を強化するための複数の RDF ナレッジグラフの使用。 2023.04
[arxiv] Graph-ToolFormer: ChatGPT によって強化されたプロンプトを介してグラフ推論能力を LLM に強化します。 2023.04
[arxiv] 構造化プロンプト質問と意味論の再帰的抽出 (SPIRES): ゼロショット学習を使用して知識ベースを設定する方法。 2023.04 【レポ】

リソースとベンチマーク

[arxiv] STaRK: テキストおよびリレーショナル知識ベースでの LLM 検索のベンチマーク。 2024.04 [レポ]
[arxiv] RareBench: LLM は希少疾患の専門家として機能できますか? 2024.02
[arxiv] ナレッジグラフを使用した複雑な質問応答アトリビューションにおける大規模言語モデルのベンチマーク。 2024.01
[ACL 24] 大規模な言語モデルは時間的推論を学習できます。 2024.01 [レポ]
[arxiv] AbsPyramid: 統合含意グラフを使用した言語モデルの抽象化能力のベンチマーク。 2023.11
[arxiv] エンタープライズ SQL データベースでの質問応答における大規模言語モデルの精度に対するナレッジグラフの役割を理解するためのベンチマーク。 2023.11
[arxiv] 検証可能な生成に向けて: 知識を意識した言語モデル帰属のベンチマーク。 2023.10
[EMNLP 2023] MarkQA: 数値推論を備えた大規模な KBQA データセット。 2023.10
[CIKM 2023] テキストからのオントロジー強化: 概念の発見と配置のための生物医学データセット。 2023.06
[arxiv] Xiezhi: 総合的なドメイン知識評価のための常に更新されるベンチマーク。 2023.06
[AACL 2023 システムデモンストレーション] LambdaKG: 事前トレーニング済み言語モデルベースのナレッジグラフ埋め込み用ライブラリ2023.03 [リポジトリ]
[arxiv] 循環評価による情報に基づいた、ペアになったナレッジグラフとテキストのデータセットの構築。 2023.09
[arxiv] がんにおけるバイオマーカー発見のための大規模言語モデルからナレッジグラフまで。 2023.10
[ISWC 2023] Text2KGBench: テキストからのオントロジー駆動のナレッジグラフ生成のベンチマーク。 2023.08

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 @article{DBLP:journals/corr/abs-2311-06503,
  author       = {Yichi Zhang and
                  Zhuo Chen and
                  Yin Fang and
                  Lei Cheng and
                  Yanxi Lu and
                  Fangming Li and
                  Wen Zhang and
                  Huajun Chen},
  title        = {Knowledgeable Preference Alignment for LLMs in Domain-specific Question
                  Answering},
  journal      = {CoRR},
  volume       = {abs/2311.06503},
  year         = {2023}
}

 @article{DBLP:journals/corr/abs-2310-06671,
  author       = {Yichi Zhang and
                  Zhuo Chen and
                  Wen Zhang and
                  Huajun Chen},
  title        = {Making Large Language Models Perform Better in Knowledge Graph Completion},
  journal      = {CoRR},
  volume       = {abs/2310.06671},
  year         = {2023}
}

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