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|Titel=Knowledge Graph Completion Leveraging Neural Language Models | |Titel=Knowledge Graph Completion Leveraging Neural Language Models | ||
| + | |Vorname=Vjola | ||
| + | |Nachname=Cili | ||
|Abschlussarbeitstyp=Master | |Abschlussarbeitstyp=Master | ||
| − | |Betreuer=Harald Sack; Russa Biswas | + | |Betreuer=Harald Sack; Russa Biswas |
|Partner=FIZ Karlsruhe | |Partner=FIZ Karlsruhe | ||
|Forschungsgruppe=Information Service Engineering | |Forschungsgruppe=Information Service Engineering | ||
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| − | |Beginn=2022/ | + | |Beginn=2022/12/10 |
|Ausschreibung=Master_Thesis_NLM4KGC.pdf | |Ausschreibung=Master_Thesis_NLM4KGC.pdf | ||
|Beschreibung DE=The goal of Knowledge Graph Completion (KGC) is to automatically predict the missing links. The main focus of this thesis is to explore if the Neural Language Models can be leveraged to improve KGC. | |Beschreibung DE=The goal of Knowledge Graph Completion (KGC) is to automatically predict the missing links. The main focus of this thesis is to explore if the Neural Language Models can be leveraged to improve KGC. | ||
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Version vom 5. Dezember 2022, 14:51 Uhr
Knowledge Graph Completion Leveraging Neural Language Models
Informationen zur Arbeit
Abschlussarbeitstyp: Master
Betreuer: Harald Sack, Russa Biswas
Forschungsgruppe: Information Service Engineering
Partner: FIZ Karlsruhe
Archivierungsnummer: 4941
Abschlussarbeitsstatus: In Bearbeitung
Beginn:
10. Dezember 2022
Abgabe: unbekannt
Weitere Informationen
The goal of Knowledge Graph Completion (KGC) is to automatically predict the missing links. The main focus of this thesis is to explore if the Neural Language Models can be leveraged to improve KGC.
Ausschreibung: Download (pdf)