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论文再现：QA-GNN：利用语言模型和知识进行推理

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简介：
QA-GNN: 利用语言模型与知识图谱融合的技术，增强机器理解能力及问答系统性能。通过结合预训练语言模型和GNN，提升复杂问题解答的准确性与效率。 除了使用ConceptNet知识图谱的常识性问答数据集（如CommonsenseQA、OpenBookQA）之外，我们还增加了一个生物医学问答数据集（MedQA-USMLE），该数据集包含基于疾病数据库和DrugBank的生物医学知识图谱。您可以下载所有相关数据，并解压缩后将文件夹放置在相应目录中。尽管这些数据已经过预处理，但我们提供了我们在其中使用的预处理脚本。

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  • 论文再现：QA-GNN：利用语言模型和知识进行推理
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    QA-GNN: 利用语言模型与知识图谱融合的技术，增强机器理解能力及问答系统性能。通过结合预训练语言模型和GNN，提升复杂问题解答的准确性与效率。 除了使用ConceptNet知识图谱的常识性问答数据集（如CommonsenseQA、OpenBookQA）之外，我们还增加了一个生物医学问答数据集（MedQA-USMLE），该数据集包含基于疾病数据库和DrugBank的生物医学知识图谱。您可以下载所有相关数据，并解压缩后将文件夹放置在相应目录中。尽管这些数据已经过预处理，但我们提供了我们在其中使用的预处理脚本。
     
  • EMNLP-2019：利用图神经网络（GNN）进行自然语言处理（GNN for NLP）.zip
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    本资料为EMNLP-2019会议中关于运用图神经网络技术解决自然语言处理问题的论文合集，探索了GNN在句法分析、语义理解等领域的应用。 在今年的EMNLP 2019会议上，Shikhar等人进行了一个教程，详细介绍了如何利用图神经网络（GNN）进行自然语言处理。这个教程非常有参考价值，涵盖了对GCN方法的研究以及在不同任务场景中使用这些技术来优化问题解决和提升算法性能的方法。
     
  • PyONNX示例：利用Python和ONNXRuntime进行模型推理
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    简介：本教程介绍如何使用Python结合ONNXRuntime库执行机器学习模型推理，通过实际案例演示ONNX模型的应用。 本段落介绍了如何使用Python实现基于ONNXRuntime推理框架的深度学习模型的推理功能。可以将ONNX模型转换为大多数主流的深度学习推理框架使用的模型格式，在部署之前测试该ONNX模型是否正确。 需要注意的是，此处提到的模型是通过PyTorch 1.6训练，并由ONNX 1.8.1版本进行转换，要求使用onnx==1.8.1、onnxruntime==1.7.0或onnxruntime-gpu==1.3.0以及opencv-python==4.2.0.32。 演示代码以main_xxx_.py格式命名。您可以参考以下示例运行代码： python main_pose_.py --det_model_path weights/yolov5s.onnx \ --pose_model_path data/det/zidane.jpg \
     
  • 基于知识图谱和GNN的食物推荐(KG_Based_Recommendation_with_GNNs)
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    本研究结合了知识图谱与图神经网络技术，旨在探索更精准、个性化的食物推荐系统，通过深度挖掘用户偏好及食品属性间的复杂关系。 我阅读了一些基于知识图谱的推荐系统论文，并使用TensorFlow 2.1.0复现或改写了这些论文中的代码。目标是为用户推荐符合其个人需求（如减肥、促进排便、改善睡眠等）且能提供健康益处的食物。这个项目涉及大量营养学专业知识，因此我引入了垂直领域的知识图谱作为辅助信息来增强推荐效果。 该探索历程仅用于技术选型记录，并非商业机密或实际业务应用的代码，仅供学习和研究使用。
     
  • Python中利用知识图谱进行推荐算法的实现.zip
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    本资料为一个关于在Python环境中使用知识图谱技术来优化和实现推荐算法的项目压缩包。它包含了代码、文档以及相关数据集，旨在帮助开发者理解和应用先进的推荐系统方法论。通过结合语义信息与机器学习模型，该资源能够指导用户构建更加智能化且个性化的推荐引擎。 Python基于知识图谱的推荐算法实现.zip
     
  • 利用HuggingFace平台进行大语言模型训练
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    本项目基于HuggingFace平台，探索和实践大规模语言模型的训练流程与优化策略，旨在提升模型性能及适用性。 标题中的“基于HuggingFace开发的大语言模型训练”指的是利用HuggingFace的Transformers库来构建和训练大规模的语言模型。HuggingFace是一个流行的开源平台，提供了丰富的自然语言处理（NLP）模型，包括预训练的Transformer模型，如BERT、GPT、RoBERTa等。这些模型在各种NLP任务中表现出色，例如文本分类、问答系统、机器翻译等。 描述中的几个关键点如下： 1. **WebUI和终端预测**：该工具不仅可以在命令行界面（CLI）下运行，还提供了一个图形用户界面（GUI），使得用户可以通过网页进行模型的训练和测试。这对于非程序员或者想要直观交互的用户来说非常友好。WebUI可能包含可视化界面，用于监控训练过程、查看损失曲线和评估指标。 2. **低参数量及全参数模型训练**：该工具支持不同规模的模型训练。小参数量的模型通常计算效率高，适合资源有限的环境；而全参数模型则能提供更高的性能，但需要更多的计算资源。 3. **预训练、SFT、RM、PPO和DPO**： - 预训练：先在大规模无标注数据上学习通用语言表示，然后进行特定任务上的微调。 - SFT（Soft Actor-Critic）：一种强化学习算法，适用于连续动作空间的问题。 - RM（RMSprop）：一种优化器，常用于神经网络的训练。通过动量项平滑梯度并控制学习速率以提高性能。 - PPO（Proximal Policy Optimization）：在强化学习中常用的策略优化算法，兼顾了样本效率和稳定性。 - DPO（Deep Deterministic Policy Gradient）：结合深度学习与确定性策略梯度方法的强化学习算法。 4. **融合和量化**： - 融合是指将多个模型预测结果综合考虑以提高整体性能的方法。 - 量化则是指通过转换权重和操作，减小模型大小使其能在资源有限设备上运行的技术手段。 这个项目提供了一套全面的工具，涵盖了大语言模型训练、测试及部署。它允许用户选择不同的架构与策略，并提供了便捷友好的交互方式以及效率性能优化考量，是一个强大的NLP开发平台。对于研究者和开发者来说，这是一份宝贵的资源，可以加速他们在自然语言理解和生成领域的创新工作。
     
  • 利用DeepSeek和AnythingLLM构建私有大型语言模型知识库及其应用案例
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    本文章介绍如何使用DeepSeek与AnythingLLM工具搭建私有化大型语言模型知识库，并提供多个实际应用案例以供参考。 本段落介绍如何利用 DeepSeek 和 AnythingLLM 构建个性化的大规模语言模型知识库。通过详细介绍 Ollama 的安装步骤、下载与配置不同的 DeepSeek 模型、安装 AnythingLLM 并将其与模型集成，演示了基本应用和自定义知识库的实际例子，特别是在稀土生产领域的规划方案构建。文中还强调通过持续迭代和训练模型以提升模型的准确性、实用性和专业领域内的知识掌握。 适合人群：从事自然语言处理研究的专业人士、对大规模语言模型有兴趣的企业开发者和技术人员。 使用场景及目标：适用于企业内部知识管理和问答系统建设，尤其对于需要解决特定行业或任务（如制造业）的复杂咨询时最为有用。目的是为企业提供强大的辅助决策工具和服务平台，从而优化生产和运营管理流程。 文中提供了详细的图文安装指南和技术细节说明，使读者能够在实际环境中轻松复制这些操作。同时也提到了模型性能测试的具体案例，并指出了未来进一步改进的方向，例如通过更多的样本和更长的时间周期对模型进行训练。
     
  • 构建推理模型——利用Jena进行语义网开发工具的应用
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    本文章介绍了如何使用Jena库来构建和操作语义网络中的推理模型。读者将学习到怎样运用该工具在语义网上实现高效的开发工作，深入理解其应用技巧与实践方法。 使用ModelFactory的方法createRDFSModel来创建RDF推理模型。 - `InfModel createRDFSModel(Model model)`：通过此方法可以创建一个模型，该模型能够访问从给定模型中推导出的所有RDFS蕴含。 - `InfModel createRDFSModel(Model schema, Model model)`：返回一个可以通过给定的数据和模式模型访问所有可从中推导出的RDFS蕴含的模型。 示例代码： ```java Model rdfsExample = ModelFactory.createDefaultModel(); ... InfModel inf = ModelFactory.createRDFSModel(rdfsExample); ... ```
     
  • 自然语言处理任务：利用CNN进行文本分类模型训练
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    本项目专注于运用卷积神经网络（CNN）技术对文本数据进行深入分析与分类，旨在提升自然语言处理中自动文本分类的准确性和效率。 自然语言处理作业要求如下：基于CNN的文本分类模型训练数据划分应分为训练集、验证集与测试集，并加载预训练词向量模型。需使用Keras对语料进行处理，提取文本中的词汇并完成向量化操作；或者采用其他工具或自行编写代码定义词嵌入矩阵以生成Embedding Layer。构建完成后，将模型进行训练和评估，并输出准确率的图表形式结果。
     
  • 利用C语言和Socket进行文件传输
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    本项目采用C语言与Socket编程技术实现跨网络环境下的文件传输功能，旨在提升用户数据交换效率及灵活性。 实现文件传输功能，帮助初学者了解socket，并进一步深入研究！希望这能给大家带来帮助。