Nedávno som videl 2 dobré články o LLM+KG pre komplexné logické usudzovanie
Nedávno som videl 2 dobré články o LLM+KG pre komplexné logické usudzovanie\n\n1. LARK https://arxiv.org/abs/2305.01157\nComplex Logical Reasoning over Knowledge Graphs using Large Language Models\n\n2. ROG https://arxiv.org/abs/2512.19092\nA Large Language Model Based Method for Complex Logical Reasoning over Knowledge Graphs\n\n## I. Problémy usudzovania znalostných grafov\n\nZnalostné grafy (KG) ako hlavný nosič štruktúrovaných znalostí čelia trom hlavným problémom:\n\n- Komplexnosť: Kombinatorická explózia viacnásobného usudzovania, prienikov a zjednotení, negácií atď.\n- Neúplnosť: Reálne KG majú bežne šum a chýbajúce údaje\n- Generalizácia: Tradičné metódy vkladania sú ťažko prenosné medzi dátovými sadami\n\nTradičné riešenia (ako Query2Box, BetaE) sa spoliehajú na geometrický priestor vkladania, modelujú logické operácie ako vektorové/boxové operácie, ale pri hlbokom usudzovaní dochádza k vážnym stratám informácií. Ako zabezpečiť, aby model rozumel logickej štruktúre a zároveň dokázal flexibilne usudzovať? Vzostup rozsiahlych jazykových modelov (LLM) ponúka nový prístup.\n\n<img src=\
