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PEARL:路径实体对齐的归纳知识图谱补全
论文提出PEARL框架,通过上下文子图建模路径作为条件推理信号,用于归纳知识图谱补全。在三个基准上取得最佳平均Hits@10。消融研究验证了上下文子图、语义路径检索等组件的贡献。
arXiv cs.AI60 天前
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论文提出PEARL框架,通过上下文子图建模路径作为条件推理信号,用于归纳知识图谱补全。在三个基准上取得最佳平均Hits@10。消融研究验证了上下文子图、语义路径检索等组件的贡献。
研究提出将符号知识编码为结合自然语言和源代码的心理程序,用LLM引导的贝叶斯学习推断。模型复现人类归纳学习和主动探究的定量特征,而纯LLM和经典贝叶斯模型失败。
论文提出首个以 LLM 作为表示机器的 Levin Kt 测试,用于评估可能超越当前人类与前沿模型的机器能力。测试可在人类或前沿模型求解前生成高难度、以比特为单位度量的认证题目,并构建生成与认证流水线,对十二个 LLM 施测,得到随难度下降的智能体特征曲线。