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知识图谱与大模型结合方法概述
起来,一起作为KEPLER模型的优化目标,最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下: 小结 上述方法都在尝试打破LLM和KG两类不同知识表示的边界,促使LLM这种概率模型能利用KG静态的、符号化的知识;促使KG能利用LLM参数化的概率知识。从现有落地案例来看,大模型
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