DeepL翻訳ガチでやばい こら時代が変わるわ グーグル翻訳でもなんとか意味は取れるがDeepL翻訳は敬語をちょっと直すだけでほぼ完璧な翻訳 https://t.co/AMHrws8xRC
ニュース&イベント 2022- 3-17 (開催報告)LODチャレンジ2021 オンライン授賞式シンポジウム 2022- 3-13 (主催)LODチャレンジ2021 オンライン授賞式シンポジウム 2022- 2-14 【プレスリリース】Linked Open Data チャレンジ Japan 2021 受賞作品発表 2021-11-15 (主催)SPARQLエンドポイントの使い方・作り方 2021-11-11 11/1に開催した「LODチャレンジ作品温故知新」の過去の応募作品の紹介資料を公開しました. イベントのアーカイブも公開しています 2021-11-1 (主催)LODチャレンジ作品温故知新&応募相談会 2021-09-21 (主催)DBpedia Japanese勉強会 2021-08-30 (後援)ナレッジグラフ推論チャレンジ2021「技術勉強会」~ナレッジグラフ利用技術の基礎と推
This post commemorates the first anniversary of the series where we examine advancements in NLP and Graph ML powered by knowledge graphs! 🎂 1️⃣ The feedback of the audience drives me to continue, so fasten your seatbelts (and maybe brew some ☕️): in this episode, we are looking at the KG-related ACL 2020 proceedings! ACL 2020 went fully virtual this year and I can’t imagine how hard was it for th
LinkedDataHub (LDH) is open source software you can use to manage data, create visualizations and build apps on RDF Knowledge Graphs. What's new in LinkedDataHub v3? Watch this video for a feature overview: We started the project with the intention to use it for Linked Data publishing, but gradually realized that we've built a multi-purpose data-driven platform. We are building LinkedDataHub prima
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Retrieval-augmented generation (RAG) applications excel at answering simple questions by integrating data from external sources into LLMs. But they struggle to answer multi-part questions that involve connecting the dots between associated pieces of information. That’s because RAG applications require a database designed to store data in a way that makes it easy to find all the pieces needed to an
ナレッジグラフのトリプルに出典,文脈,時間等の様々なメタデータを付与するメタデータ表現モデル(MRM)が複数提案されている.本研究では同一のナレッジグラフに対して異なるMRMを適用したデータセットを作成し,ナレッジグラフ埋め込み手法によるリンク予測の精度評価を行うことで,各MRMの特性を埋め込みの観点から分析する.
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