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基于大型语言模型的多角度知识图谱补全方法改进

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究利用大型语言模型（LLM）解决知识图关键问题，通过将三元组视为文本序列，并引入KG-LLM框架进行建模。实验证明该方法在三元组分类和关系预测任务中达到最先进性能水平，微调较小模型优于ChatGPT和GPT-4。

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