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Filter-then-Generate: Large Language Models with Structure-Text Adapter for Knowledge Graph Completion
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为FtG的新方法，通过“过滤-再生成”范式提升大型语言模型在知识图谱补全中的性能。该方法将任务转化为多选题格式，结合结构与文本信息，有效减轻幻觉问题，实验结果显示性能显著提高。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为FtG的新方法，旨在提升大型语言模型在知识图谱补全中的性能。
- FtG方法采用“过滤-再生成”范式，将知识图谱补全任务转化为多选题格式。
- 该方法结合了结构与文本信息，有效减轻了幻觉问题。
- 实验结果表明，FtG方法在知识图谱补全任务中的性能显著提高。
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