今日分享100多个常用的论文指令，希望对大家能带来prompt的启发和帮助...确定主题和标题1.举例说明医疗保健的新趋势，这可能是研究论文中有趣的研究主题，2.分析[插入主题名称]的研究是否存在空白，并提出潜在的研究主题，3.使用定量和定性研究方法推荐研究[插入主题名称]的主题，4.分析主题[插入...

  在过去，普通人想要写书面临重重障碍，从构思、撰写到编辑，每一步都是挑战，但现在，得益于人工智能技术的飞速发展，这一过程变得前所未有地简单本文将深入探讨ChatGPT在书籍创作过程中的应用，包括情节发展、角色塑造、场景设置、对话编写、研究、校对、以及市场营销和推广，通过具体的例子和应用场景，我们将展示...

  我精心整理的50个顶级ChatGPT学术论文指令，无疑是你论文写作和研究中的宝贵财富，强烈推荐你将其收藏！这些指令的实用性非凡，能够显著提升你的研究效率，让论文写作过程不再繁重，翻译晦涩难懂的论文，遇到难以理解的论文，这些指令可以帮你轻松翻译，让复杂的研究内容变得通俗易懂，解读代码和数学公式，代码和...

  ​前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据和东南大学轴承数据，进行快速傅里叶变换，FFT，和变分模态分解VMD的数据预处理，最后通过Python实现基于2D，SWinTransformer，1D，CNN，SENet并行的特征融合模型对故障数据的分类，1模型泛化实验，西储大学数据集1.1设置参数，...

  写在前面大家好，我是刘聪NLP，大模型时代，数据至上，如何利用大模型合成更多高质量数据也备受关注，今天给大家分享一个有意思的大模型合成数据方法，MAGPIE，在不需要种子数据和额外人工干预的情况下，挖掘出对齐过的模型自身的指令数据，MAGPIE，Alignment&gt，paper，http...

  之前很多研究都是生成、发现、过滤高质量的通用指令微调数据，而大家对代码任务的越发关注，如何构建更好的代码指令调整数据也越发重要，下面给大家带来一篇筛选高质量代码指令微调数据的文章，主要基于指令的复杂性、回复质量和指令的多样性三个维度来进行样本的筛选，同时也指出了当前部分代码指令数据在HumanEva...

  在当今以数据驱动的世界中，从原始信息中提炼出有价值的见解对于做出明智的决策至关重要，然而，分析数据通常是一项艰巨的任务，特别是在处理大型数据集时，有2种方式可以完成，方法一，在Excel表格中操作请确保您的系统已安装Excel软件，此外，还需要通过OpenAI的API或类似平台等接口访问ChatGP...

  今天学会了一招比较实用的技巧，利用AI来帮我们整理实体及其关系，最后再基于整理完成信息制作知识图谱，不论是一些资料还是一段内容，都可以轻松实现，这里我们先简单讲下实体识别和关系抽取的概念，想象一下，你正在阅读一本侦探小说，在小说中，侦探需要识别出各种人物，实体，和他们之间的联系，关系，简单来说，实体...

  1、知识图谱与大模型的特点和互补性知识图谱的独特性，大模型的优势，知识图谱与大模型之间的相互补充，2、大模型增强知识图谱的方式知识图谱构建的挑战与机遇，知识图谱推理的强化，大模型在知识图谱增强中的应用概览，3、知识图谱增强大模型的方式提升大模型训练及其实际应用，优化大模型性能，在大型模型的预训练过程...

  ​iText2KG是一个开源项目，能够利用大型语言模型，zero，shot，跨领域从文本中提取实体和关系，自动构建和更新知识图谱，并通过Neo4j进行可视化，iText2KG由四个主要模块组成，文档提取器、增量实体提取器、增量关系提取器、图形集成器和可视化，它们协同工作，从非结构化文本构建和可视化知...

  一、引言多模态知识图谱补全，MMKGC，通过将实体的结构、视觉和文本信息纳入知识图谱的表示学习模型中，来预测多模态知识图谱中缺失的三元组，在这个过程中，来自不同模态的信息将共同用于度量一个三元组的合理性，现有的MMKGC方法往往默认MMKG上的模态信息是完整的，或者采用简单的方法完成缺失模态信息的补...

  引言随着人工智能的飞速发展，机器学习，特别是深度学习，在过去几十年中在许多领域和应用中取得了显著的成就，例如，卷积神经网络，CNN，在图像分类和视觉对象识别方面的准确性常常超过人类，推动了自动驾驶车辆、面部识别、手写识别、图像检索和遥感图像处理等应用的快速发展，同样，循环神经网络，RNN，和基于Tr...

  1.GMeLLo提出的背景1.1多跳问答多跳问答的难度往往比较大，因为不仅要追溯事实，还要聚合与串联事实，随着大型语言模型的发展，基于提示的方法搭配可选的检索模块已成为处理多跳问答的常用手段，但以往多数工作侧重于静态信息库，1.2知识编辑知识编辑目前有两种主流方案，修改模型参数和保留模型参数，1.2...

  1.当前知识图谱构建存在的问题知识图谱通过捕捉实体之间的关系来构建知识的结构化表示，在分析文本数据集和从结构化异构数据中推断知识方面具有显著优势，比如，知识图谱能够融合来自多个来源的不同数据，提供一个具有凝聚力的信息视角，还能为文本语料库的分析提供更高层次的可解释性，知识图谱的重要性不必多言，最近的...

  多模态实体链接的重要性与挑战多模态实体链接，MultimodalEntityLinking，MEL，是知识图谱领域中的一项基础任务，旨在将文档中的提及，mentions，链接到知识库中的实体，随着社交媒体和互联网的发展，文本和视觉的多模态性成为数据任务中的重要媒介，同时，线上信息的质量参差不齐，许多...