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Ontology-Guided Reverse Thinking Empowers Large Language Models in Knowledge Graph Question Answering
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内容提要
本研究提出了一种名为本体指导的逆向思维（ORT）的新框架，旨在解决大型语言模型在知识图谱问答中的多跳推理问题。ORT通过反向构建推理路径，显著提升了LLMs在KGQA任务中的表现。
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关键要点
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本研究提出了一种名为本体指导的逆向思维（ORT）的新框架。
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ORT旨在解决大型语言模型在知识图谱问答中的多跳推理问题。
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现有方法难以将抽象问题与特定实体匹配。
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ORT通过反向构建推理路径，有效指导知识检索。
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实验结果显示，ORT在WebQSP和CWQ数据集上表现优异。
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ORT显著增强了大型语言模型在知识图谱问答任务中的能力。
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