朝可验证的生成方式迈进：知识感知语言模型归因的基准

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

大型语言模型（LLMs）在可靠性方面通常存在不可靠的幻觉。在本文中，我们定义了一项名为知识感知语言模型归因（KaLMA）的新任务，它改进了传统归因语言模型的三个核心问题。

本文提出了一种用于解决知识图谱问答任务的知识图增强语言模型方法，通过将KG知识转化为文本化陈述，提高了回答准确性和知识陈述的有用性。实验证明，该方法优于先前的KG增强LLMs方法。

KG-to-Text增强 回答准确性 知识图谱问答 知识陈述 语言模型
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