大模型和知识图谱结合综述
原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。发表于：。大型语言模型 (LLM) 和知识图谱 (KG) 是互补技术，结合起来可以平衡彼此的优缺点： 大模型具有很强的理解和生成自然语言的能力，但有时会产生幻觉事实。 KG 以结构化格式明确表示事实知识，但缺乏语言理解。 大模型可以共同为知识图谱中的严格事实提供背景和细微差别，而知识图谱可以将 大模型的自由流动文本扎根于现实。 大模型LLM 中的直观知识补充了 KG 中的逻辑知识。 KG...
大型语言模型和知识图谱是互补技术，可以协同提高语言和知识密集型任务的性能。知识图谱可以增强大型语言模型，包括嵌入、补全、构建、问题解答和文本生成等任务。协同大型语言模型和知识图谱可以增强搜索、推荐和人工智能助手等各种应用。
