BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-04T00:00:00Z 使用预训练语言模型驱动知识图谱补全的提示式解耦嵌入 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究使用文本为基础的方法提升了知识图谱补全的效果，并通过引入约束型提示来改善大型语言模型生成的文本质量。该方法在低资源计算条件下展现了有效的推理能力，并在WN18RR和FB15K237数据集上超越了之前的结果，为将大型语言模型应用于知识图谱补全任务提供了新的研究方向。 🏷️ 标签 大型语言模型 嵌入 推理能力 文本为基础的方法 知识图谱补全 约束型提示 语言模型 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
