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Enhancing the Application of Large Language Models in Entity Disambiguation Using Knowledge Graphs
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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
本研究提出利用知识图谱作为外部信息源，解决大型语言模型在自然语言处理中的幻觉和信息缺失问题。通过层次表示，提升了模型在零样本实体消歧中的表现，评估结果表明该方法优于未增强和仅基于描述的模型。
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关键要点
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本研究提出利用知识图谱作为外部信息源，解决大型语言模型在自然语言处理中的幻觉和信息缺失问题。
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通过层次表示，提升了模型在零样本实体消歧中的表现。
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评估结果表明该方法优于未增强和仅基于描述的模型。
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