Knowledge Graphs and Large Language Models : Current Approaches, Challenges, and Future Directions (Intelligent Data-centric Systems)

個数：

予約

Knowledge Graphs and Large Language Models : Current Approaches, Challenges, and Future Directions (Intelligent Data-centric Systems)

Tiwari, Sanju (EDT)/ Groppe, Sven (EDT)/ Groppe, Jinghua (EDT)

ウェブストア価格 ¥41,184（本体¥37,440）
Academic Press Inc（2027/01発売）
外貨定価 US$ 180.00
ポイント 374pt

現在予約受付中です。出版後の入荷・発送となります。
（重要：表示されている発売日は予定となり、発売が延期、中止、生産限定品で商品確保ができないなどの理由により、ご注文をお取消しさせていただく場合がございます。予めご了承ください。）

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 320 p.
言語 ENG
商品コード 9780443452444

Full Description

Knowledge Graphs and Large Language Models: Current Approaches, Challenges, and Future Directions explores the cutting-edge fusion of two powerful artificial intelligence technologies: Large Language Models (LLMs) and Knowledge Graphs (KGs). The book is structured to provide a comprehensive understanding of this emerging field. Chapters introduce the synergy between LLMs and KGs, delve into the capabilities and challenges of LLMs, focus on the structure, function, and significance of KGs, present a conceptual framework for bridging LLMs and KGs, discuss techniques for their integration, explore how LLMs can enhance KGs and vice versa, and showcase applications of LLM-KG synergy across various domains.

Final sections addresses ethical, social, and technical challenges and future innovations. The book concludes by summarizing key insights and advancements in intelligent systems. This is an essential resource for graduate students, researchers, and professionals in computer science. It offers valuable insights for adopting LLMs, KGs, and their advanced applications in research and product development. By bridging the gap between these technologies, this book equips readers with the knowledge to drive innovation and enhance the capabilities of intelligent systems.

1. Introduction. Understanding the Synergy Between LLMs and KGs
2. Foundations of Large Language Models. Capabilities and Challenges
3. Knowledge Graphs. Structure, Function, and Significance
4. Bridging LLMs and KGs. A Conceptual Framework
5. Techniques for Integrating LLMs and KGs
6. Enhancing Knowledge Graphs With Large Language Models
7. Improving Language Models With Knowledge Graph Insights
8. Applications of LLM-KG Synergy Across Domains
9. Ethical, Social, and Technical Challenges in LLM-KG Integration
10. GOSt-MT. A Knowledge Graph for Occupation-Related Gender Biases in Machine Translation
11. Future Innovations in Combining LLMs and KGs
12. Conclusion. Advancing the Frontiers of Intelligent Systems