knowledge-based question answering | BriefGPT

关键词knowledge-based question answering

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我有了 “答案”！问答中 LLMs 隐藏状态的解释
该研究调查了大型语言模型（LLMs）在基于知识的问答环境中的可解释性和可解释性，并提出隐藏状态可以区分正确和错误的模型行为的主要假设。通过测试量化模型 LLaMA-2-7B-Chat、Mistral-7B、Vicuna-7B 和 MuSeR
PDFa month ago
EffiQA: 在知识图谱上进行策略性多模型协作的高效问答
我们提出了 EffiQA，一种在性能和效率之间取得平衡的协作框架，通过全球计划、高效知识图谱探索和自我反思三个阶段，改进了大型语言模型在多步骤推理任务中的表现，为知识密集查询提供了新的集成模式。
PDFa month ago
基于知识的大型语言模型的高效问答系统
Coke 是一种新颖的成本有效的 KBQA 策略，它通过将 LLMs 和 KGMs 相结合，作为一个定制的多臂赌博问题来最小化对 LLMs 的调用，从而在有限的预算内实现成本节约并提高准确性。
PDFa month ago
WWW一个为问答任务注入先验知识的课程预训练框架
本研究提出了一种通用的知识注入课程预训练框架（KICP），用于实现全面的知识图谱学习和知识库问答任务，并在四个真实数据集上评估了该框架的表现。研究结果表明，该框架能够取得更高的性能。
PDF4 months ago
keqing：基于知识的问答是 LLM 的自然思维导师
本研究介绍了一种用于辅助大型语言模型检索相关结构化信息的新框架，该框架通过信息检索模块和生成基于检索到的知识的响应实现，以提高大型语言模型在知识范围之外的问题上的处理能力。实验结果表明，该框架实现了对复杂问题答案的逐步查找，并生成了推理路径
PDF6 months ago
基于上下文的代码风格学习方法在基于知识的问题回答中的应用
通过在大型语言模型中使用代码风格的上下文学习方法，从而解决了知识基础问题回答中逻辑格式错误的问题，并在少样本设置下实现了 WebQSP、GrailQA 和 GraphQ 等主流数据集上的最新技术水平。
PDF10 months ago
HopPG：针对异构知识进行多跳问答的自迭代程序生成
我们提出了一个自我迭代的多跳程序生成框架（HopPG），用于异构知识上的多跳程序生成，它利用前一跳的执行结果来检索支持事实并迭代生成后续程序。我们在 MMQA-T^2 上评估了我们的模型，实验结果表明 HopPG 在多跳问题上优于现有的语义
PDF10 months ago
弱监督基于知识的问答逻辑形式的有效搜索
本文针对知识库问答的弱监督问题，提出了一种基于操作预测的搜索方法，缩小了搜索空间，避免了冗余逻辑形式，减少了噪声，从而在 CSQA 数据集上将准确率和召回率分别提高了 5 个百分点。
PDF5 years ago
ACLUHop：一种基于知识的问答系统中的无限制跳关系抽取框架
本文提出了 UHop 框架，它通过过渡式搜索代替关系链式搜索，从而放宽了知识图谱中关系跳数的限制，实现了竞争性能和长关系路径的表现差距。
PDF5 years ago
Freebase-triples: 处理 Freebase 数据转储的方法论
该研究旨在探索 Freebase 数据的最佳实践和一般方法，以便于解析链接数据，并展示在限制计算资源的情况下使用 Unix 类开源工具处理数据的效率。结果显示出数据的冗余性，其重结构的可能性高达原数据集的 60％。Freebase 的语义结
PDF7 years ago