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大型语言模型的生物医学知识图增强提示生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了解决知识图谱问答任务的知识图增强语言模型方法，实验证明该方法在回答准确性和知识陈述的有用性方面优于先前的方法。
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关键要点
- 大型语言模型在知识密集型任务上表现出竞争力，但在记忆长尾知识方面存在局限性。
- 本文研究了用于解决知识图谱问答任务的知识图增强语言模型方法。
- 提出了一种将知识图（KG）知识转化为对知识图谱问答（KGQA）最有信息量的文本化陈述的方法。
- 基于该方法，提出了一种KG-to-Text增强的LLMs框架来解决KGQA任务。
- 实验证明所提出的方法在回答准确性和知识陈述的有用性方面优于先前的KG增强LLMs方法。
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