Explainable Dynamic Graph Learning Framework Powered by Large Language Model
本研究は,大規模言語モデルを用いて動的グラフ学習に説明性を導入する研究である。動的グラフの構造情報と時間変化を言語表現に整合させ,予測と同時に自然言語による説明を生成する。さらに,課題別プロンプト設計と少数ラベル適応を組み合わせ,多様な動的グラフ課題に対応する。最終的に,説明性能を評価する標準プロトコルを整備し,信頼可能な動的グラフ学習基…
Kurage 論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
東京大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
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Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › LI DONGYUAN
本研究は,大規模言語モデルを用いて動的グラフ学習に説明性を導入する研究である。動的グラフの構造情報と時間変化を言語表現に整合させ,予測と同時に自然言語による説明を生成する。さらに,課題別プロンプト設計と少数ラベル適応を組み合わせ,多様な動的グラフ課題に対応する。最終的に,説明性能を評価する標準プロトコルを整備し,信頼可能な動的グラフ学習基…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。