کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The increasing amount of published scholarly articles, exceeding 2.5 million yearly, raises the challenge for researchers in following scientific progress. Integrating the contributions from scholarly articles into a novel type of cognitive knowledge graph (CKG) will be a crucial element for accessing and organizing scholarly knowledge, surpassing the insights provided by titles and abstracts. This research focuses on effectively conveying structured scholarly knowledge by utilizing large language models (LLMs) to categorize scholarly articles and describe their contributions in a structured and comparable manner. While previous studies explored language models within specific research domains, the extensive domain-independent knowledge captured by LLMs offers a substantial opportunity for generating structured contribution descriptions as CKGs. Additionally, LLMs offer customizable pathways through prompt engineering or fine-tuning, thus facilitating to leveraging of smaller LLMs known for their efficiency, cost-effectiveness, and environmental considerations. Our methodology involves harnessing LLM knowledge, and complementing it with domain expert-verified scholarly data sourced from a CKG. This strategic fusion significantly enhances LLM performance, especially in tasks like scholarly article categorization and predicate recommendation. Our method involves fine-tuning LLMs with CKG knowledge and additionally injecting knowledge from a CKG with a novel prompting technique significantly increasing the accuracy of scholarly knowledge extraction. We integrated our approach in the Open Research Knowledge Graph (ORKG), thus enabling precise access to organized scholarly knowledge, crucially benefiting domain-independent scholarly knowledge exchange and dissemination among policymakers, industrial practitioners, and the general public.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مقدار فزاینده ای از مقالات علمی منتشر شده ، بیش از 2.5 میلیون سالانه ، این چالش را برای محققان در پیگیری پیشرفت علمی ایجاد می کند.ادغام سهم از مقالات علمی در یک نوع جدید از نمودار دانش شناختی (CKG) یک عنصر مهم برای دسترسی و سازماندهی دانش علمی خواهد بود ، و از بینش های ارائه شده توسط عناوین و خلاصه ها فراتر می رود.این تحقیق بر انتقال مؤثر دانش ساختاری علمی با استفاده از مدلهای بزرگ زبان (LLM) برای طبقه بندی مقالات علمی و توصیف سهم آنها به روشی ساختار یافته و قابل مقایسه متمرکز شده است.در حالی که مطالعات قبلی مدل های زبانی را در حوزه های تحقیقاتی خاص مورد بررسی قرار داده است ، دانش گسترده مستقل از دامنه که توسط LLMS ضبط شده است ، فرصتی قابل توجهی برای تولید توضیحات سهم ساختاری به عنوان CKG ارائه می دهد.علاوه بر این ، LLM ها مسیرهای قابل تنظیم را از طریق مهندسی سریع یا تنظیم دقیق ارائه می دهند ، بنابراین باعث می شود تا از LLM های کوچکتر که برای بهره وری ، مقرون به صرفه بودن و ملاحظات زیست محیطی شناخته می شوند ، تسهیل شود.روش ما شامل استفاده از دانش LLM و تکمیل آن با داده های علمی با تأیید شده در دامنه است که از CKG تهیه شده است.این همجوشی استراتژیک به طور قابل توجهی عملکرد LLM را افزایش می دهد ، به ویژه در کارهایی مانند طبقه بندی مقاله علمی و توصیه های پیش بینی.روش ما شامل تنظیم دقیق LLMS با دانش CKG و علاوه بر تزریق دانش از CKG با یک روش جدید است که باعث افزایش قابل توجهی در دقت استخراج دانش علمی می شود.ما رویکرد خود را در نمودار دانش تحقیقات باز (ORKG) ادغام کردیم ، بنابراین امکان دسترسی دقیق به دانش علمی سازمان یافته را فراهم می کنیم ، به نفع تبادل و انتشار دانش علمی مستقل از دامنه در بین سیاستگذاران ، پزشکان صنعتی و عموم مردم است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
