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Knowledge Graphs for Language Models and Language Models for Knowledge Graphs: Hybrid Applications of symbolic and subsymbolic AI
Hinweis zu Literaturangaben:
Alle Literaturangaben bitte als URL (idealerweise die offizielle DOI des Papiers) in einer Fußnote hinterlegen. Nach Vervollständigung des Inhalts werden wir dann alle Literaturangaben, d.h. alle URLs/DOIs mittels Zotero in ein einheitlich formatiertes Literaturverzeichnis überführen.
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Bedarf zum Nachlesen 01-17: Wissensgraphen und Ontologien in großen Sprachmodellen Während Sprachmodelle den Stand der Wissenschaft und Technik für eine Vielzahl sprachtechnologischer Aufgaben darstellen, existieren zahlreiche Wissensbasen, Wissensgraphen und Ontologien, die symbolisches Wissen bzw. semantisches Wissen in symbolischer Repräsentation enthalten. Derzeit existieren noch keine Standards, wie derartige Wissensbasen und Ontologien in Sprachmodelle integriert und der jeweiligen Anforderung entsprechend sicher (Bewertung der „Kritikalität“) nutzbar gemacht werden können. Dieser Aspekt betrifft auch die Zusammenführung und Integrierung unterschiedlicher Wissensbasen und Wissenspakete. Die Standardisierung von Ansätzen, wie Wissensgraphen und Ontologien in große Sprachmodelle, die integrierbar und nutzbar gemacht werden können, dient der Nutzung existierender symbolischer Wissensbestände im Rahmen der Stand der Forschung und Technik von Sprachtechnologien, die typischerweise auf großen Sprachmodellen basieren. Hierbei sollte auch die Zusammenführung, Integration und Verwaltung von Ontologien und Ontologiemodulen bzw. Ontologiepaketen aus unterschiedlichen Quellen betrachtet werden. Dabei können auch Ansätze betrachtet werden, wie (eher ontologiebasiertes) Weltwissen in (eher dokumentbasierte) Wissensgraphen integriert werden kann. Diese Aspekte sind wichtig und relevant für die Nutzung symbolischer Wissensbasen (d. h. Ontologien) im Rahmen von Knowledge-Graph-basierten Anwendungen. Template for DIN SPEC (for reference only, you may not use this or any word file yet)
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