Kg-egv: un marco para responder preguntas con grafos de conocimiento integrados y modelos de lenguaje grandes
Autores: Hou, Kun; Li, Jingyuan; Liu, Yingying; Sun, Shiqi; Zhang, Haoliang; Jiang, Haiyang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Kg-egv: un marco para responder preguntas con grafos de conocimiento integrados y modelos de lenguaje grandes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Progreso
Modelos de lenguaje
KG-EGV
Tareas de razonamiento
Grafos de conocimiento
Evidencia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
A pesar del notable progreso de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) en la comprensión y generación de texto no estructurado, su aplicación en dominios de datos estructurados y sus capacidades multi-rol aún permanecen poco exploradas.
Descripción
A pesar del notable progreso de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) en la comprensión y generación de texto no estructurado, su aplicación en dominios de datos estructurados y sus capacidades multi-rol aún permanecen poco exploradas.