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On contrasting YAGO with GPT-J: An experiment for person-related attributes

Martín-Moncunill D., Sicilia M.A., González L., Rodríguez D. · 13/11/2022 · Iberoamerican Knowledge Graphs and Semantic Web Conference (KGSWC)

Revista
Iberoamerican Knowledge Graphs and Semantic Web Conference (KGSWC)
Editor
Springer International Publishing
Páginas
234-245
DOI
10.1007/978-3-031-21422-6_17
URL
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-21422-6_17
Palabras clave
YAGO, GPT-J, knowledge graphs, language models, factual information

Resumen

Se examina cómo los modelos de lenguaje entrenados sobre grandes corpus de texto pueden complementar a los grafos de conocimiento mediante la generación de información factual. El estudio compara el subconjunto en inglés de Wikipedia de YAGO con el modelo GPT-J para atributos relacionados con personas.