Mar, 2024

基于学习推荐的 LLM 解释的上下文源知识图

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TL;DR在个性化教育时代，为学习推荐提供易于理解的解释对增强学习者的理解和参与推荐的学习内容具有巨大价值。本文提出了一种利用知识图谱作为意见引擎源的方法，以减小语言模型模型的错误生成的风险，并确保高精度地满足学习者的意图，同时保持有关应用的学习上下文。我们利用知识图谱中的语义关系提供关于学习推荐的精心策划的知识。通过将领域专家纳入研究的提示工程阶段，设计解释模板，由语言模型进行填充和完成来确保解释包含与学习者相关的信息。我们定量评估了我们的方法使用 Rouge-N 和 Rouge-L 指标，并进行了与专家和学习者的质性评估。我们的结果表明，与仅由 GPT 模型生成的解释相比，生成的解释具有更高的召回率和准确度，并且极大地降低了最终学习解释中生成不准确信息的风险。
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发现论文，激发创造
  • 基于 LMM 的教育问答系统的跨数据知识图构建：以 HCMUT 为案例研究

    通过结合大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs），本研究论文提出了一种自动构建知识图谱的方法，并讨论了在数字教育环境中，LLMs 与 KGs 结合在问答任务中的初步应用。

    Apr, 2024

  • 知识求解器：教授 LLMs 从知识图谱中搜索领域知识

    本文提出了一种名为知识解决器（KSL）的范例，通过利用大型语言模型（LLMs）的强大概括能力，教给它们从外部知识库中搜索必要知识，并将检索过程转化为多跳决策序列，增强了 LLMs 的搜索能力，提高了推理过程的可解释性。在三个数据集上的实验证实，我们的方法相对基准模型的表现有很大的提升。

    Sep, 2023

  • 支持学生学习推荐的 LLM 基于知识图谱上下文化的聊天机器人

    利用聊天机器人作为对话中介和有限生成解释的来源的基于 LLM 的聊天机器人支持学生理解学习路径建议。

    Jan, 2024

  • 从人类专家到机器：一个基于 LLM 的本体和知识图构建方法

    利用开源 LMMs 进行（半）自动化构建知识图谱的可行性研究以及深度学习方法的知识图谱构建

    Mar, 2024

  • LLM 引擎支持的解释方法：通过子图推理揭示推荐的原因

    利用大型语言模型和知识图谱相结合的方法，增强推荐系统的效果和可解释性，并通过实验证明在实际交叉销售推荐系统中具有实用性和潜力。

    Jun, 2024

  • 基于知识增强的大型语言模型个性化上下文查询建议

    通过与用户与搜索引擎的交互历史相关的上下文，我们提出了一种新颖且通用的方法，用于个性化输出，这对于理解用户当前的搜索背景以及他们历史上知道和关心的内容是必要的。我们验证了我们的方法在上下文查询建议的任务上优于几个其他 LLM 基准方法，生成了在上下文中更相关、个性化和有用的查询建议。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型与知识图谱相互作用的研究趋势

    本研究调查了大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs）之间的协同关系，旨在探讨 KG 问答、本体生成、KG 验证以及通过 LLMs 提高 KG 准确性和一致性等领域的研究空白。该论文还检验了 LLMs 在生成描述性文本和自然语言查询方面的作用，并通过分类 LLM-KG 交互、研究方法论和合作使用以及潜在偏见等结构化分析，提供了它们的结合潜力的新见解。该研究强调了它们的交互对于提升人工智能应用的重要性，并概述了未来的研究方向。

    Jun, 2024

  • 背景问题：基于图结构知识背景推动开放式回答生成的边界

    通过引入图驱动的上下文检索和基于知识图谱的增强来提高大型语言模型的能力，特别是在特定领域的社区问答平台中，提供上下文丰富的数据检索与大型语言模型的配对，为 AI 系统中的知识获取和生成带来了一种新的方法。

    Jan, 2024

  • 思维导图：大型语言模型中的知识图谱引发思维火花

    借助知识图谱，本研究探索了如何通过知识图谱向 LLMs 提供新知识和推理路径，并通过生成心智地图来解释 LLMs 的推理过程，实验证明 MindMap 方法在问答任务中显著提升了性能。

    Aug, 2023

  • 知识图谱大规模语言模型（KG-LLM）用于链接预测

    通过使用链式思维促进和上下文学习，该研究介绍了一种新方法，即知识图大型语言模型框架（KG-LLM），以提高知识图中多跳链接预测的效果。实验证明，集成上下文学习和链式思维不仅增加了方法的性能，而且显著提高了模型的泛化能力，从而在陌生情境中实现更准确的预测。

    Mar, 2024