Nov, 2023

利用大型语言模型自动化治理知识共享和上下文完整性（GKC-CI）隐私政策注解

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TL;DR使用大型语言模型，可以自动进行隐私政策文本中的高准确度 GKC-CI 参数注释，展示了对数据探索中 GKC-CI 注释的扩展效果。
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发现论文，激发创造
  • PolicyGPT: 使用大型语言模型自动分析隐私政策

    通过利用大型语言模型（LLM）开展文本分析，本研究构建了 PolicyGPT 隐私政策文本分析框架，并在两个数据集上进行了测试，结果表明在零样本学习条件下，PolicyGPT 取得了强大的性能，并优于传统机器学习和神经网络模型。

    Sep, 2023

  • PrivComp-KG：利用知识图谱和大型语言模型进行隐私政策合规性验证

    提出了基于大型语言模型和语义网络的隐私合规方法，通过开发隐私政策合规验证知识图谱（PrivComp-KG），有效存储和检索有关隐私政策、法规框架和领域特定知识的全面信息，实现对供应商隐私政策与相关政策法规的合规性查询。

    Apr, 2024

  • KICGPT：具有上下文知识的大型语言模型用于知识图谱推理

    提出了一种整合了大型语言模型和三元组为基础的知识图谱完成方法，名为 KICGPT，通过使用知识提示来解决长尾问题并改进效率，而无需额外的训练和微调。

    Feb, 2024

  • 利用大型语言模型为主题元数据添加注释：澳大利亚国家研究数据目录的案例研究

    本文介绍了一种基于大型语言模型的上下文学习方法，通过 GPT-3.5 和为主题元数据注释设计的提示，实现了自动元数据注释，在一些类别中表现出有前景的性能。

    Oct, 2023

  • 结构化知识库在大型语言模型中优化元数据整理的应用

    通过对 200 个描述肺癌人样本的 NCBI BioSample 数据记录进行实验，评估 GPT-4 对于符合元数据标准的建议编辑能力，并通过同行评审过程计算了字段名 - 字段值对的符合精确度，发现辅助 GPT-4 以 CEDAR 模板的文本描述作为领域信息，从 79% 提高到 97%（p<0.01），结果表明 LLMs 与结构化知识库整合后，可以在自动化元数据管理中显示出希望。

    Apr, 2024

  • 知识上下文：朝着具有知识的半参数语言模型

    本论文提出了一种新颖的半参数语言模型结构，Knowledge-in-Context (KiC)，通过一个知识丰富的外部存储器来增强参数化文本至文本语言模型，并且采用了一种实例自适应的知识选择器来进行训练，实验结果表明，KiC 比大规模的全参数语言模型在 40 多项不同任务上表现更出色。

    Oct, 2022

  • 基于大型语言模型的多角度知识图谱补全方法改进

    MPIKGC 是一个通用框架，利用大型语言模型从不同的角度查询以补偿环境化知识的不足，改进了基于描述的知识图补全方法，扩展了实体描述，理解关系，并提取结构，通过四种基于描述的知识图补全模型和四个数据集进行了广泛评估，适用于链接预测和三元组分类任务。

    Mar, 2024

  • 基于上下文和知识图谱的动态表示

    本文提出了一种名为 CKG 的动态表示方法，利用外部知识图谱中的实体信息来提高语言句子的正确语义，实验表明，CKG 在多项任务中达到了最优结果。

    Dec, 2022

  • CP-KGC: 基于大型语言模型的约束型提示知识图谱补全

    本研究使用文本为基础的方法提升了知识图谱补全的效果，并通过引入约束型提示来改善大型语言模型生成的文本质量，该方法在低资源计算条件下展现了有效的推理能力，并在 WN18RR 和 FB15K237 数据集上超越了之前的结果，为将大型语言模型应用于知识图谱补全任务提供了新的研究方向。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型：大规模隐私政策分析的新方法

    利用大型语言模型（LLM）以替代传统的自然语言处理技术，在较大规模上从隐私政策中高效准确地提取隐私做法，并实现出色的性能评估和降低成本。

    May, 2024