タグ: ナレッジグラフ

EKG(Event Knowledge Graph)に関するサーベイ

  • What is Event Knowledge Graph: A Survey [46.6]
    本稿では、歴史、オントロジー、例、アプリケーションビューからイベントナレッジグラフ(EKG)を包括的に調査する。 EKGは、インテリジェント検索、質問回答、レコメンデーション、テキスト生成など、多くの機械学習および人工知能アプリケーションにおいて、ますます重要な役割を担っている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 31 Dec 2021 03:42:55 GMT)
    • イベントの概念を追加されたナレッジグラフに関するサーベイ。「イベント」ノードの追加、「イベント-イベント」と「イベント-エンティティ」の関係（エッジ）の追加がされ表現力が強化、検索等で重要な概念になることがサーベイされている。色々な取り組みがあってとても参考になる。

General Language Modelsからのナレッジグラフ作成

  • Symbolic Knowledge Distillation: from General Language Models to Commonsense Models [38.3]
    一般的な言語モデルは、コモンセンスモデルを訓練するための知識グラフを作成できる。 ニューラルモデルに加えて、記号的にテキストとして知識を蒸留する。 人間が作成したコモンセンス知識グラフが、私たちの自動蒸留変種に取って代わられるのは初めてです。
    論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Thu, 14 Oct 2021 06:50:19 GMT)
    • GPT-3からデータを抽出、フィルタリング等により高品質化してGLMからのナレッジグラフを作成。量・質・多様性の観点で人が作成したものを上回り、元のGPT-3を上回るモデルが構築できたとのこと。「Machines can now win over humans for automatic knowledge graph construction.」というfindingsは興味深い。