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双管齐下：将知识图谱和大型语言模型的知识融合用于实体对齐
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于大型语言模型增强的实体对齐框架（LLMEA），将知识图谱的结构知识与大型语言模型的语义知识相结合，以提升实体对齐的效果。实验结果表明，LLMEA 优于其他基线模型，进一步剖析试验证实了我们提出框架的效能。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于大型语言模型增强的实体对齐框架（LLMEA）。
- LLMEA 将知识图谱的结构知识与大型语言模型的语义知识相结合。
- 该框架旨在提升实体对齐的效果。
- 实验结果表明，LLMEA 优于其他基线模型。
- 进一步剖析试验证实了框架的效能。
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