随着人工智能技术的飞速发展,图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)在处理图数据方面展现出卓越的性能,而大语言模型(Large Language Model,LLM)在自然语言处理领域也取得了显著成就。文章旨在探索GNN与LLM的融合策略,以增强模型对复...随着人工智能技术的飞速发展,图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)在处理图数据方面展现出卓越的性能,而大语言模型(Large Language Model,LLM)在自然语言处理领域也取得了显著成就。文章旨在探索GNN与LLM的融合策略,以增强模型对复杂场景的理解与处理能力。文章分析了图结构的特点和GNN的工作原理,介绍了LLM的核心架构和预训练策略。在此基础上,文章提出了多种融合策略,包括将LLM作为特征增强器、结构编码器、预测生成器、多模态对齐器和知识融合器,阐述了实现这些角色的具体技术,如特征嵌入融合、跨模态注意力机制、联合训练框架等。通过融合策略,模型不仅能够整合图的结构特征与文本的语义信息,还能够有效处理跨模态数据,提升模型的泛化能力,在推荐系统、知识图谱和生物信息学等领域展现出显著的应用价值。文章认为,这种融合策略对于提升人工智能处理复杂数据和实现通用智能的重要性不容忽视。展开更多
针对循环神经网络语言模型对长距离历史信息学习能力不足的问题,本文提出了结合全局词向量特征的循环神经网络语言模型。首先利用Glo Ve(Global Word Vectors)算法训练出全局词向量,然后将其作为特征向量输入到引入特征层的循环神经网...针对循环神经网络语言模型对长距离历史信息学习能力不足的问题,本文提出了结合全局词向量特征的循环神经网络语言模型。首先利用Glo Ve(Global Word Vectors)算法训练出全局词向量,然后将其作为特征向量输入到引入特征层的循环神经网络中进行训练。相对于局部词向量方法,全局词向量能够利用全局统计信息来训练出含有更加丰富的语义和句法信息词向量。为了验证新方法的性能,本文在Penn Treebank和Wall Street Journal语料库上分别进行困惑度和连续语音识别实验。实验结果表明结合全局词向量的循环神经网络语言模型的困惑度相比传统的循环神经网络语言模型降低了20.2%,同时语音识别系统的词错误率降低了18.3%。展开更多
文摘随着人工智能技术的飞速发展,图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)在处理图数据方面展现出卓越的性能,而大语言模型(Large Language Model,LLM)在自然语言处理领域也取得了显著成就。文章旨在探索GNN与LLM的融合策略,以增强模型对复杂场景的理解与处理能力。文章分析了图结构的特点和GNN的工作原理,介绍了LLM的核心架构和预训练策略。在此基础上,文章提出了多种融合策略,包括将LLM作为特征增强器、结构编码器、预测生成器、多模态对齐器和知识融合器,阐述了实现这些角色的具体技术,如特征嵌入融合、跨模态注意力机制、联合训练框架等。通过融合策略,模型不仅能够整合图的结构特征与文本的语义信息,还能够有效处理跨模态数据,提升模型的泛化能力,在推荐系统、知识图谱和生物信息学等领域展现出显著的应用价值。文章认为,这种融合策略对于提升人工智能处理复杂数据和实现通用智能的重要性不容忽视。
文摘针对循环神经网络语言模型对长距离历史信息学习能力不足的问题,本文提出了结合全局词向量特征的循环神经网络语言模型。首先利用Glo Ve(Global Word Vectors)算法训练出全局词向量,然后将其作为特征向量输入到引入特征层的循环神经网络中进行训练。相对于局部词向量方法,全局词向量能够利用全局统计信息来训练出含有更加丰富的语义和句法信息词向量。为了验证新方法的性能,本文在Penn Treebank和Wall Street Journal语料库上分别进行困惑度和连续语音识别实验。实验结果表明结合全局词向量的循环神经网络语言模型的困惑度相比传统的循环神经网络语言模型降低了20.2%,同时语音识别系统的词错误率降低了18.3%。
