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[KDD'2024] "LLM4Graph: A Survey of Large Language Models for Graphs"

Awesome-LLM4Graph-Papers compte 371 étoiles sur GitHub. Il a été forké 19 fois. Il est développé activement depuis 2024. Ses principaux thèmes sont : fundation-models, graph-algorithms, graph-fundation-models, graph-neural-networks.

❓ Frequently asked questions

Qu'est-ce que Awesome-LLM4Graph-Papers ?

[KDD'2024] "LLM4Graph: A Survey of Large Language Models for Graphs"

Awesome-LLM4Graph-Papers est-il open source ?

Awesome-LLM4Graph-Papers est un projet open source.

Awesome-LLM4Graph-Papers est-il gratuit ?

Oui. Awesome-LLM4Graph-Papers est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

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olud.ai badge — Awesome-LLM4Graph-Papers

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OpenGraph

[EMNLP'2024] "OpenGraph : Vers des modèles fondamentaux de graphes ouverts"

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partagegraph-fundation-modelsfundation-models

UrbanGPT

[KDD'2024] "UrbanGPT : Modèles de Langage Spatio-Temporels de Grande Taille"

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Base de données graphique open-source en mémoire haute performance pour GraphRAG, mémoire AI, I…

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pytextrank

Implémentation Python des algorithmes TextRank ("textgraphs") pour l'extraction de phrases

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Une liste sélectionnée de papiers et ressources sur la détection de fraude, d'anomalies et de v…

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Bibliothèque de réseaux neuronaux graphiques pour PyTorch.

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Package Python conçu pour faciliter l'apprentissage profond sur graphes, sur la base des framew…

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SuperGlue : Apprentissage de la correspondance de caractéristiques avec des réseaux neuronaux g…

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Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.