大语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）的整合提高了KRL的准确性、适应性和有效性，扩大了其应用和潜力。对增强模型的基本组件和过程的全面回顾缺失。通过分类和分析实验数据，评估每种方法的优缺点，并提出未来研究方向。

大语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）的整合是人工智能领域的重要进展，提高了KRL的准确性、适应性和有效性。然而，对增强模型的基本组件和过程缺乏全面回顾。通过分类和分析实验数据，评估每种方法的优缺点，并提出未来研究方向。

大语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）的整合是人工智能领域的重要进展，提高了KRL的准确性、适应性和有效性，扩大了其应用和潜力。然而，对于这些增强模型的基本组件和过程的全面回顾仍然缺失。因此，需要通过分类和实验数据评估每种方法的优点和缺点，并提出未来研究方向。

本文综述了知识表示学习的动机和现有方法，并对几种典型的KRL方法进行了定量比较和分析。还讨论了KRL的实际应用和未来的方向。

本文综述了知识表示学习的动机和现有方法，并对几种典型的KRL方法进行了比较和分析。同时回顾了KRL的实际应用和未来的挑战。