Tudásgráf (AMR)-átfedések feltárása nagynyelvmodellek (LLM) segítségével
2024-2025 tavasz
Nyelvtechnológia
Téma leírása
A projekt célja egy olyan rendszer megvalósítása, amely képes több forrásból származó tudásgráfok közötti átfedéseket automatikusan feltárni, nagynyelvmodellek (LLM) változatos prompting technikáinak alkalmazásával. A rendszer feladata, hogy a különböző szerkezetű gráfokban összehangolja a megfelelő entitásokat, azonosítsa a szinonim vagy szemantikai megfelelőket, valamint feltárja az összefüggő relációkat. A projekt során a hallgató megismerkedhet a LLM-alapú módszerek adaptálásával, illetve a tudásgráfok összehasonlításának kísérleti értékelésével is.
Feltételek
-
Magabiztos Python ismeretek
-
PyTorch (vagy más deep learning keretrendszer) alapszintű használata
-
Alapvető gépi tanulási és NLP-ismeretek (pl. tokenizálás, embeddingek)
-
Gyakorlati problémamegoldó készség
-
Angol nyelvű szakirodalom olvasásának képessége
Külső partner: HUN-REN SZTAKI
Maximális létszám:
1 fő