图特征工程实践指南：从节点中心性到全局拓扑的多尺度特征提取
本文详细介绍了如何利用NetworkX库从图结构中提取重要特征。首先，通过定义辅助函数设置了图的可视化选项，并以Zachary网络数据集为例进行了可视化展示。接着，文章深入探讨了三类图特征：基于节点的特征（如节点度、中心性等）、基于边的特征（如最短路径、邻域重叠等）以及基于图的特征（如Graphlets、Weisfeiler-Leman特征等）。通过这些特征的提取与分析，可以全面理解网络结构，识别关键节点，分析信息流动模式，并发现潜在的隐藏模式。本文不仅展示了如何应用这些特征来揭示社交网络中的角色和联系，还强调了其在交通网络分析和生物系统研究等领域的广泛应用潜力。
【ACL2024】基于长尾检索知识增强的大语言模型
近日，阿里云人工智能平台PAI与阿里集团安全部内容安全算法团队、华东师范大学何晓丰教授团队合作，在自然语言处理顶级会议ACL2024上发表论文《On the Role of Long-tail Knowledge in Retrieval Augmented Large Language Models》，论文主题为长尾知识检索增强的大语言模型。通过将问题识别为普通可回答和长尾两种性质，让大模型针对性的对长尾问题进行检索文档增强。对于普通可回答的用户提问可以直接通过大模型回答，而不需要进行文档检索增强，从而能增强大模型处理不同类型用户提问的效率。