大型語言模型增強的知識表示學習：一項調查
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。大语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）的整合标志着人工智能领域的重要进展，增强了捕捉和利用复杂知识结构的能力，这种协同作用利用了 LLMs 的高级语言和语境理解能力，提高了 KRL 的准确性、适应性和有效性，从而扩大了其应用和潜力。尽管越来越多的研究关注将 LLMs 嵌入知识表示领域，但对这些增强模型的基本组件和过程的全面回顾明显缺失。我们的调查通过对这些模型进行基于三种不同...
大语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）的整合是人工智能领域的重要进展，提高了KRL的准确性、适应性和有效性，扩大了其应用和潜力。然而，对于这些增强模型的基本组件和过程的全面回顾仍然缺失。因此，需要通过分类和实验数据评估每种方法的优点和缺点，并提出未来研究方向。
