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基于Videoollama2的行人步行预报和安全增强
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SPARQL生成：关于露天的分析，以回答有关生命科学知识图的问题
摘要在广泛的自然语言处理应用程序中大型语言模型（LLM）的最新成功为通往新的问答系统而不是知识图表的途径开辟了道路。然而，阻止其实施的主要障碍之一是缺乏将问题转化为相应的SPARQL查询的培训数据，尤其是在特定领域的KG中。为了克服这一挑战，在这项研究中，我们评估了几种策略，以微调Openllama LLM，以回答有关生命科学知识图的问题。特别是，我们提出了一种端到端数据增强方法，用于将一组现有查询扩展到给定知识图上，向较大的语义丰富的问题到SPARQL查询对的较大数据集，即使对于这些对稀缺的数据集也可以进行微调。在这种情况下，我们还研究了语义“线索”在查询中的作用，例如有意义的变量名称和内联评论。最后，我们评估了对现实世界中BGEE基因表达知识图的方法，并且与具有随机变量名称的基线相比，语义线索可以将模型性能提高高达33％，而没有评论。