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文献翻译与阅读《ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge Graph Reasoning》
目录 知识图谱与大模型如何结合? 一、预备知识 1 prompt 提示词 2 AI指令的实用意义 3 AI指令编写的方法,编写AI提示词(Prompt)的一般步骤 4 AI提示词(Prompt)的学习重点与意义: 4 Prompt的应用场景 5 Prompt也存在一些挑战和限制 6 大语言模型的预训练:思维链(Chain-of-thought,CoT)原理详解 6
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ChatRule:基于知识图推理的大语言模型逻辑规则挖掘11.10
ChatRule:基于知识图推理的大语言模型逻辑规则挖掘 摘要引言相关工作初始化和问题定义方法实验 摘要 逻辑规则对于揭示关系之间的逻辑联系至关重要,这可以提高推理性能并在知识图谱(KG)上提供可解释的结果。虽然已经有许多努力,挖掘有意义的逻辑规则的知识库,现有的方法遭受计算密集型搜索的规则空间和缺乏可扩展性的大规模知识库。此外,他们往往忽略了关系的语义,这是揭示逻辑连接的关
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