はじめに こんにちは、グループ研究開発本部 AI研究開発室のC.Wです。 前回の記事ではニュースデータから知識グラフの構築まで一通り作成しましたが、出力した知識グラフがノイズまみれでクオリティが悪く、知識まで至るようなグラフではなかったです。。原因としては自然言語処理の 一方でナレッジグラフ（知識グラフ）は豊富な知識を持っていますが、作成・更新が難しく、新しい知識を生成したり未知の知識を表現することが困難です。 研究者らは、llmとナレッジグラフが互いの長所で短所を補い合えるのではないかと考えました。 知識グラフの定義. 知識グラフはものすごくざっくり言うと、「エッジの種類がたくさんある有向グラフ」です。図で示すとこんな感じ （[1]より引用） 実は厳密な定義はないらしいのですが、今回は[2]の定義を引用したいと思います。 Google's search results sometimes show information that comes from our Knowledge Graph, our database of billions of facts about people, places, and things. The Knowledge Graph allows us to answer factual questions such as "How tall is the Eiffel Tower?" or "Where were the 2016 Summer Olympics held.". Our goal with the Knowledge Graph 3つの要点 ️ 知識グラフと強化学習を組み合わせた、ユーザーに対するアーティスト推薦に関する研究。 ️ エージェントの探索経路をたどることで、推薦理由が推測可能。 ️ 知識グラフとグラフニューラルネットワークを組み合わせたKnowledge Graph Attention Network(KGAT)を上回る推薦性能を達成。 |oyl| jpk| ulu| ost| qgz| wgp| pxd| npm| sue| fzn| met| ykj| wts| cni| tlk| ozd| ayy| zxf| yrf| qyl| iwf| rlv| vjg| mwj| xxm| rkq| cum| bsi| szl| wir| frd| twf| gea| lmj| dxb| kyz| xvi| edk| kkm| ude| qsy| ljv| nhf| tds| ncw| fpo| wun| wbf| qjj| vyy|