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KG-LLM-Bench: A Scalable Benchmark for Evaluating LLM Reasoning on Textualized Knowledge Graphs
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内容提要
本研究提出KG-LLM-Bench基准，评估大语言模型在文本化知识图谱推理中的表现。通过对七种语言模型和五种文本化策略的实验，揭示了优化模型性能的见解。
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关键要点
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本研究提出KG-LLM-Bench基准，旨在评估大语言模型在文本化知识图谱推理中的表现。
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KG-LLM-Bench覆盖五个知识图谱理解任务，填补了相关研究的空白。
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通过对七种语言模型和五种文本化策略的实验，研究揭示了优化模型性能的见解。
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