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Combining Knowledge Graphs and Large Language Models to Ease Knowledge Access in Software Architecture Research

Kaplan, Angelika 1; Keim, Jan ORCID iD icon 1; Schneider, Marco; Koziolek, Anne ORCID iD icon 1; Reussner, Ralf 1
1 Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000171637/pub
Veröffentlicht am 13.06.2024
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2024
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1613-0073
KITopen-ID: 1000171637
Erschienen in SemTech4STLD 2024 : Semantic Technologies and Deep Learning Models for Scientific, Technical and Legal Data 2024 : Second International Workshop on Semantic Technologies and Deep Learning Models for Scientific, Technical and Legal Data (SemTech4STLD) co-located with the Extended Semantic Web Conference 2024 (ESWC 2024). Ed.: R. Dessi
Veranstaltung 21st Semantic Technologies and Deep Learning Models for Scientific, Technical and Legal Data : Second International Workshop on Semantic Technologies and Deep Learning Models for Scientific, Technical and Legal Data co-located with the Extended Semantic Web Conference (SemTech4STLD/ESWC/ESWC 2024), Hersonissos, Griechenland, 26.05.2024
Verlag CEUR-WS
Seiten 76-82
Serie CEUR Workshop Proceedings ; 3697
Projektinformation NFDIxCS (DFG, NFDI 52/1)
Bemerkung zur Veröffentlichung Second International Workshop on Semantic Technologies and Deep Learning Models for Scientific, Technical and Legal Data (SemTech4STLD)
Schlagwörter Knowledge Graphs, Large Language Models, Scientific Knowledge Access, Software Architecture Research
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