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Alexios N. Kafantaris
Alexios N. Kafantaris
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使用大语言模型从酒店评论构建模糊认知图
研究人员开发了一种使用本地大语言模型（特别是 Qwen2.5-32B）构建模糊认知图（FCM）的方法。该方法利用大语言模型从文本输入中提取定量数据的能力，然后用于构建数据驱动的 FCM。该系统使用 TripAdvisor 的酒店评论进行了测试，特别关注希腊语评论，其中形成了一个星形拓扑 FCM 来表示评论者的偏好。进行了外部验证，以将 FCM 的预测与评论的实际星级评分进行关联。
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LLM 从评论中提取数据以构建模糊认知图
研究人员开发了一种使用本地大型语言模型构建数据驱动的模糊认知图 (FCM) 的方法。该研究展示了像 Qwen2.5-32B 这样的模型如何从文本中提取定量数据，然后用于训练 FCM。该方法使用来自 TripAdvisor 的酒店评论进行了测试，特别关注希腊评论，以形成指示评论者偏好的星形拓扑 FCM。
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研究人员推出 Attractor FCM，一种基于梯度下降的新型模型，具有残差记忆和自适应学习。
一篇新论文介绍了一种“attractor FCM”模型，该模型通过采用梯度下降和物理约束与现有方法不同。该模型包含残差记忆、通过时间的反向传播以及用于权重更新的递归实现的定点锚点。一种新颖的学习算法使用牛顿法来寻找系统的定点吸引子，梯度下降自适应地调整景观以防止过早收敛到局部最小值。