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大语言模型与知识图谱.pdf

上传人: 张** 编号:158456 2024-03-31 51页 6.18MB

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本文主要探讨了2024年大语言模型(LLM)与知识图谱(KG)的机会与挑战。首先,文章回顾了知识表示的发展历程,指出显式知识与非结构化知识、结构化知识之间的区别,并提出了参数化知识的概念。接着,文章分析了LLM与KG的优缺点,指出LLM在准确率与召回率之间的均衡,以及KG在构建成本与可用性之间的权衡。 文章进一步探讨了LLM与KG的结合,包括LLM增强KG的规模、质量和可用性,以及KG提升LLM的输出可信度和可用性。具体来说,LLM可以即时访问大规模文本语料,简化知识工程流程,并通过少样本微调、提示学习实体识别、关系抽取等任务。KG则可以提供丰富的知识,帮助LLM理解语言歧义、排版错误等。 最后,文章指出LLM与KG的结合可以实现更好的语言理解效果,压缩信息的同时整合冲突信息,从而提升模型的可应用性。
"大语言模型如何增强知识图谱?" "如何利用大语言模型进行表格知识抽取?" "大语言模型在知识图谱构建中面临哪些挑战?"
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