研究表明，预训练语言模型在自然语言推理中表现良好，但在本体论推断方面需要更多背景知识。通过结合外部知识源和新方法，可以提升模型的上下文处理能力，减少幻觉现象。研究提出了评估本体完成方法的基准，发现混合策略效果最佳，并针对大型语言模型的幻觉现象开发了新的数据集和框架，以推动本体匹配领域的发展。