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STaRK: 在文本和关系知识库上评估 LLM 检索的基准
回答真实世界中的用户查询，如产品搜索，通常需要从半结构化知识库或涉及混合结构化和非结构化信息的数据库中准确检索信息。我们开发了 STARK，一个基于文本和关系知识库的大规模半结构化检索基准，以填补此间隙，并验证了此基准的质量和实际应用的多样
PDF2 months ago
多元设备网络中高效基于模式的异常检测
提出一种可扩展的方法来检测异类行为，包括从关系网络中恢复实体间的关系，基于顺序模式挖掘的异常报告，并扩展顺序模式挖掘以过滤顺序模式。该方法在 9 个基准数据集上表现出显著优势，同时还比最先进的异常检测方法快一个数量级。
PDFa year ago
关系提取的单模态和多模态表示训练
通过排除每种数据类型并独立评估文本和布局数据，我们研究了文本、布局和视觉信息的相对预测能力，证明了针对关系提取任务训练联合表示的有效性。我们的实验表明，双模态的文本和布局方法表现最佳，同时文本是最重要的单一预测因子，布局几何形状也具有高度预
PDF2 years ago
基于几何代数嵌入的静态和时态知识图完成
本论文使用几何代数和张量分解提出了一种新的知识图谱表示学习方法 GeomE 和 TGeomE，用于解决深度学习中的时序数据问题。结果表明，该方法在四个常用的静态 KG 数据集和四个知名的时间 KG 数据集上实现了最先进的性能。
PDF2 years ago
WSDM基于节点共现的图神经网络在知识图谱链接预测中的应用
NoGE 是一种新颖的嵌入模型，它旨在将实体和关系的共现性融入图神经网络中，以提高知识图谱的完成度，并在三个新的和具有挑战性的基准数据集 CoDEx 上获得最新的结果。
PDF3 years ago
EMNLP使用面向边的图来进行文档级别神经关系抽取：连接相互关联的信息点
本研究采用面向边的图神经网络模型对文档级关系抽取进行研究，该模型利用不同类型的节点和边来创建文档级图，并通过图上边的推理机制进行联合及交叉句子的学习，实验结果表明该方法在化学疾病和基因疾病相关性数据集上表现出很好的性能。
PDF5 years ago