Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM+KG@VLDB'24 Workshop Summary

論文の概要: LLM+KG@VLDB'24 Workshop Summary

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01978v1
Date: Wed, 2 Oct 2024 19:35:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 09:44:41.937894
Title: LLM+KG@VLDB'24 Workshop Summary
Title（参考訳）: LLM+KG@VLDB'24ワークショップ概要報告
Authors: Arijit Khan, Tianxing Wu, Xi Chen,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)と知識グラフ(KG)がホットトピックとして浮上している。 LLM+KG'24ワークショップは、中国広州で行われたVLDB 2024と共同で開催され、重要なデータ管理の課題と機会について検討した。本報告では,ワークショップでさまざまな講演者が提示した主な方向性とアプローチについて概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.347889830892182
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The unification of large language models (LLMs) and knowledge graphs (KGs) has emerged as a hot topic. At the LLM+KG'24 workshop, held in conjunction with VLDB 2024 in Guangzhou, China, one of the key themes explored was important data management challenges and opportunities due to the effective interaction between LLMs and KGs. This report outlines the major directions and approaches presented by various speakers during the LLM+KG'24 workshop.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) と知識グラフ (KG) の統合がホットトピックとして浮上している。 LLM+KG'24ワークショップは、中国広州でVLDB 2024と共同で開催され、LLMとKGの効果的な相互作用による重要なデータ管理の課題と機会について検討した。本報告では,LLM+KG'24ワークショップにおいて,様々な話者が提示した主な方向性とアプローチについて概説する。

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