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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。
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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。

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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
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