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Graph Understanding进展I

摘要:虽然图神经网络(GNN)最近成为图学习任务中的强大工具,但在提高GNN的结构编码能力方面仍付出了相当大的努力。一项特定的工作提出了使用子图信息来提高GNN表达能力的子图GNN,并取得了巨大的成功。然而,这种有效性通过枚举所有可能的子图来牺牲GNN的效率。本文分析了完全子图枚举的必要性,并表明通过考虑子图的一个小子集,模型可以达到相当的表达水平。然后,我们将最优子集的识别转化为组合优化问题,并提出了MAG-GNN来解决这个问题,这是一种强化学习(RL)增强的GNN。从候选子图集开始,MAG GNN使用RL代理迭代更新子图,以定位最具表现力的预测集。这将子图枚举的指数复杂度降低到子图搜索算法...

RAG框架

摘要:知识图谱(KG)在人工智能领域至关重要,广泛应用于下游任务,如问答(QA)。KG的建设通常需要领域专家付出巨大的努力。大型语言模型(LLM)于近期被用于知识图谱构建(KGC)。然而,大多数现有的方法侧重于局部视角,从单个句子或文档中提取知识三元组,缺少在全局KG中组合知识的融合过程。这项工作介绍了Graphusion,一个来自自由文本的零样本KGC框架。它包含三个步骤:在步骤1中,我们使用主题建模提取种子实体列表,以指导最终的KG包含最相关的实体;在步骤2中,我们使用LLM进行候选三元组提取;在步骤3中,我们设计了一个新的融合模块,该模块提供了提取知识的全局视图,结合了实体合并、冲突解决...

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