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自我监督量化表示：无缝整合知识图谱与大语言模型
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出一种两阶段框架，整合知识图谱与大语言模型，通过自我监督量化表示方法压缩知识图谱信息。实验结果表明，该方法在链接预测和三元组分类任务中显著优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出一种两阶段框架，整合知识图谱与大语言模型。
- 使用自我监督量化表示方法压缩知识图谱信息。
- 该方法在链接预测和三元组分类任务中显著优于现有技术。
- 通过将知识图谱的结构和语义知识压缩为离散代码，实现与语言句子的格式对齐。
- 实验结果显示，使用的代码数量大幅减少。
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