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Applications of Large Language Models in Knowledge Graph Embedding Techniques, Methods, and Challenges: A Survey
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在知识图谱嵌入（KGE）中的应用，分析了不同方法的对比，揭示了LLMs在多模态KGE和开放KGE中的潜在价值，并提出了未来的发展方向。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）在知识图谱嵌入（KGE）任务中的应用尚未得到充分研究。
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本文通过对比分析不同的KGE方法，揭示了LLMs在多模态KGE和开放KGE中的潜在价值。
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文章提供了详细的分类和相关源代码链接，以支持对不同方法的理解。
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未来的研究方向包括进一步探索LLMs在KGE中的应用和优化。
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