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08/26/2023VS.VS.ZHEJIANGUNIVERSITYEmbeddingConcepts:TermsandClassHierEmbeddingConcepts:TermsandClassHierEmbeddingFacts:Entities,Attributes,RelaEmbeddingLogic:Axiomsand[1]HarnessingthePowerofLLMsinPractice:ASurveyonChatGPTandBeyond.20232知識缺失謬誤問題!知識缺失謬誤問題!ZHEJIANGUNIVERSITY語言的有限性--YannLeCun深度學習快慢雙系統(tǒng)--YoshuaBengio符號表示落地問題!ZHEJIANGUNIVERSITY語言的有限性--YannLeCun深度學習快慢雙系統(tǒng)--YoshuaBengio復雜推理問題!復雜推理問題!4浙江大學上海交通大學應用......浙江大學上海交通大學應用......ZHEJIANGUNIVERSITYLLAMA......5ZHEJIANGUNIVERSITY姆提出了知識工程的工智能中的重要地位ZHEJIANGUNIVERSITY8ZHEJIANGUNZHEJIANGUNIVERSITY數(shù)據(jù)源:自動檢索(1399)+人工查閱(353)à1727篇文獻ZHEJIANGUNIVERSITY任務任務summarization...ZHEJIANGUNIVERSITY技術(shù)技術(shù)retrieval、end-to-end...ZHEJIANGUNIVERSITY“>知識應用(~79對話系統(tǒng)、問答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、代碼搜索/補全、情感分析、因果>預訓練模型(~79知識注入、知識探測、領(lǐng)域化>信息抽?。▇63實體識別、實體分類、關(guān)系抽取、事件抽取>場景擴展(~52知識編輯、持續(xù)學習、細粒度、在線學習、時空、跨語言、多模態(tài)、 ZHEJIANGUNIVERSITY 知識圖譜NamedEntityRecognition(NER)RelationRelationExtraction(RE)EventExtraction(EE)EntityEntityLinking(EL)......ZHEJIANGUNIVERSITYZHEJIANGUNIVERSITYZHEJIANGUNIVERSITY[1]UnifiedStructureGenerationforUniversalInformationExtraction.[2]InstructUIE:Multi-taskInstructionTuningforUnifiedInformationExtraction.2023ZHEJIANGUNIVERSITYTechGPTTechGPT:Technology-OrientedGenerativePretrainedTransformer強化:?以“知識圖譜構(gòu)建”為核心的關(guān)系三元組抽取等各類信息抽取任務?以“閱讀理解”為核心的各類智能問答任務?以“文本理解”為核心的關(guān)鍵詞生成等各類序列生成任務[1]Sequence-to-SequenceKnowledgeGraphCompletionandQuestionAnswering.ACZHEJIANGUNIVERSITYZHEJIANGUNIVERSITY[1]StructGPT:AGeneralFrameworkforLargeLanguageModeltoReasonoverStructuredData.2023Language-guidedAbstraLanguage-guidedAbstraZHEJIANGUNIVERSITYNeural-SymbolicEntangledFrNeural-SymbolicEntangledFr[1]Neural-SymbolicEntangledFrameworkforComplexQueryAnswering.NeurIPS2022[2]ComplexLogicalReasoningoverKnowledgeGraphsusingLargeLanguageZHEJIANGUNIVERSITYAgent:以LLM為核心,可以與agent、tool、human等協(xié)作完成任務Collaboration[1]LLMsforKnowledgeGraphConstructionandReasoning:RecentCapabilitiesandFutureOpportunities.2023[2]CollabKG:ALearnableHuman-Machine-CooperativeInformationExtractionToolkitfor(Event)KnowledgeGraphZHEJIANGUNIVERSITYPLM+KnowledgeGraph02處理對象擴展擴展:模型參數(shù)(隱式知識)PLM+KnowledgeGraphZHEJIANGUNIVERSITYPLMPLM+OntologicalKnowledge[1]DoPLMsKnowandUnderstandOntologicalKnowledge?ACL2023[2]BertNet:HarvestingKnowledgeGraphswithArbitraryRelationsfromPretrainedLanguageModels.ACL2023Findings02處理對象擴展擴展:模型參數(shù)(隱式知識)ZHEJIANGUNIVERSITYPLMPLM+CommonsenseKGPLMPLM+CommonsenseKG(CN)[1]SymbolicKnowledgeDistillation:fromGeneralLanguageModelstoCommonsenseModels.NAACL2022[2]CN-AutoMIC:DistillingChineseCommonsenseKnowledgefromPretrainedLanguageModels.EMNLP2022多模態(tài)實體鏈接多模態(tài)實體關(guān)系抽取多模態(tài)實體鏈接多模態(tài)實體關(guān)系抽取ZHEJIANGUNIVERSITY利用利用語言模型解決多模態(tài)實體、關(guān)系抽取鏈多模態(tài)知識圖譜推理多模態(tài)知識圖譜推理[1]RethinkingMultimodalEntityandRelationExtractionf[2]GenerativeMultimodal[3]MoSE:ModalitySplitandEnsembleforMultimodalKnowledgeGraphCompletion.EMNLP2022SpeechTriplesSpeechTriplesZHEJIANGUNIVERSITYSpeechRESpeechREZHEJIANGUNIVERSITY[1]AnnotatingColumnswithPre-trainedLanguageModels.SIGMOD2022[2]Fromtabulardatatoknowledgegraphs:Asurveyofsemantictableinterpretationtasksandmethods.JWS2023ZHEJIANGUNIVERSITY復雜本體建模復雜本體建模ZHEJIANGUNIVERSITY本體知識本體知識事件本體獲取事件本體獲取[1]LanguageModelAnalysisforOntologySubsumptionInference.ACL2023Findings[2]HarvestingEventSchemasfromLargeLanguageModels.2023利用語言模型獲取腳本知識為專業(yè)化小型模型賦予約束利用語言模型獲取腳本知識為專業(yè)化小型模型賦予約束ZHEJIANGUNIVERSITY腳本知識腳本知識[1]DistillingScriptKnowledgefromLargeLanguageModelsforConstrainedLanguagePlanning.ACL2023ZHEJIANGUNIVERSITYANALOGYKBANALOGYKB[1]ANALOGYKB:UnlockingAnalogicalReasoningofLanguageModelswithAMillion-scaleKnowledgeBase.2023ZHEJIANGUNIVERSITYMKGMKG_Analogy[1]MultimodalAnalogicalReasoningoverKnowledgeGraphs.ICLR2023ZHEJIANGUNIVERSITYZHEJIANGUNIVERSITYKoLAKoLA從知識的記憶、理解、應用和創(chuàng)造4個層級,深度衡量大語言模型處理世界PLM+知識圖譜推理與問答PLM+知識圖譜推理與問答ZHEJIANGUNIVERSITYPLMPLM+知識圖譜構(gòu)建[1]Zero-ShotInformat[2]EvaluatingChatGPT’sInformationExtractionCapabilities:AnAssessmentofPerformance,Explainab[3]EvaluationofChatGPTasaquestionansweringsystemforansweringcomplexquestions.ISWC2023ZHEJIANGUNIVERSITYAgentBenchAgentBench[1]AgentBench:EvaluatingLLMsasAgents.2023ZHEJIANGUNIVERSITYZHEJIANGUNIVERSITYZHEJIANGUNIVERSITY螞蟻和螞蟻和OpenKG共建的工業(yè)級語義增強框架SPGZHEJIANGUZHEJIANGUNIVERSITYCCKSCCKS2023工業(yè)界論壇:8月27日上午ZHEJIANGUNIVERSITY)?任務驅(qū)動的知識建模與表示問題;參數(shù)化模型的符號知識定任務驅(qū)動的知識建模與表示問題;參數(shù)化模型的符號知識定[1]QAisthenewKR:Question-answerPair[3]EditingLargeLanguageModels:Problems,MethodsZHEJIANGUNIVERSITY《理想國》參數(shù)化模型的知識習得邊界問題;多智能體交互情境下的參數(shù)化模型的知識習得邊界問題;多智能體交互情境下的[2]InvestigatingtheFactualKnowledgeBoundaryofLargeLanguageModelswithRetrievalAugmentation,2023[3]EncouragingDivergentThinkinginLargeLanguageMo參數(shù)化模型的推理機理問題;符號引擎增強的可信參數(shù)化模型的推理機理問題;符號引擎增強的可信ZHEJIANGUNIVERSITY[1]KnowledgeableorEducatedGuess?RevisitingLanguageModelsasKnowledg[2]Chainofthoughtpromptingeli
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