knowledge reasoning | BriefGPT

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知识链：通过从知识图谱中学习将知识推理整合到大规模语言模型中
通过构建自然语言处理任务中的大型语言模型，研究了知识推理的细节和方法，并提出了一个全面的知识推理框架 Chain-of-Knowledge（CoK），通过基于知识图的规则挖掘生成数据集，并结合人类知识探索过程的试错机制来提高模型学习的效果。
PDF6 days ago
从链到树：将知识图谱中的链式规则细化为树状规则
我们提出了一种基于知识图谱的树状规则方法，可以扩展规则的应用范围和提高基于规则的方法的推理能力，并通过在四个公共数据集上的实验证明，相比链状规则，在链状规则归纳方法的基础上改进的树状规则在关联预测上表现更好。
PDF4 months ago
BiLL-VTG: 融合大型语言模型和轻量级视觉工具进行基于视频的文本生成
通过使用 BiLL-VTG 框架，结合大型语言模型 (LLMs)、结构化场景图生成和描述性图像标题生成两种视觉工具，通过对特定视频事件进行多次推理步骤，实现对用户指令的文本回复，并通过 InsOVER 算法使用语言指令定位相应的视频事件，从
PDF9 months ago
ChatGPT 在准确回答问题方面的不足原因是什么？
该研究基于 ChatGPT 在答题方面的失败，对其失败的四种类型进行了归类，并进一步探讨了三种知识能力与答题失败的关系：知识记忆、知识关联和知识推理，通过实验验证，结论表明在提高模型答题的忠诚度方面，向模型提供精细的外部知识、知识关联和推理
PDFa year ago
ACL面向对话系统的大规模可解释知识图谱推理
该研究提出了一种新的方法，将知识推理能力纳入对话系统的可扩展性和通用性中，以提高用户体验。该方法使得单一转换器模型能够直接在大规模知识图谱上进行推理，以生成响应，并通过任务导向和特定领域的对话交流进行了实证研究，证明了其有效性和高效性。
PDF2 years ago
基于知识路线的视觉问答推理：深度表示嵌入的挑战
提出了一种基于知识路线的视觉问题推理 VQA 模型评估数据集，通过控制程序来选择自然场景图和外部知识库中的三元组，强制进行多步推理，并平衡答案分布，以解决现有的 VQA 模型的浅层相关问题和注释程序不均衡的问题。
PDF4 years ago