原標題：大型語言模型與知識圖譜協同研究綜述：兩大技術優勢互補
文章來源：人工智能學家
內容字數：19072字

綜述：LLM與知識圖譜的聯合研究進展

本綜述文章探討了大型語言模型（LLM）與知識圖譜（KG）結合的最新研究成果，主要包括用知識圖譜增強LLM的研究進展、用LLM增強知識圖譜的成果，以及LLM與知識圖譜的協同應用。

1. LLM的背景與挑戰

大型語言模型如BERT、RoBERTA和T5等在自然語言處理任務中表現優異，但由于缺乏事實知識，往往會出現生成錯誤信息的現象，導致可信度下降。此外，LLM的黑箱特性使得其知識的可解釋性較差，而這些問題在醫療和法律等關鍵領域尤為突出。

2. 知識圖譜的優勢

知識圖譜通過三元組形式（頭實體、關系、尾實體）結構化存儲大量事實，具備較強的符號推理能力和可解釋性，能夠為特定領域提供準確信息。然而，知識圖譜的構建復雜且常常不完備，未能有效涵蓋新知識。

3. LLM與知識圖譜的結合

近年來，將LLM與知識圖譜結合的研究越來越受到重視。這種結合能夠互為補充，提升各自的性能。用知識圖譜增強LLM可通過在預訓練和推理階段提供外部知識，而用LLM增強知識圖譜則可以改善知識圖譜的嵌入、補全及問答性能。

4. 研究進展與路線圖

文章提供了一份前瞻性的路線圖，概括了三種整合模式：用知識圖譜增強LLM、用LLM增強知識圖譜、LLM與知識圖譜協同。同時，詳細分類了相關研究，并總結了各自的優缺點及潛在應用。

5. 面臨的挑戰與未來方向

當前研究仍面臨許多挑戰，包括如何處理LLM中的幻覺問題、知識圖譜的動態更新以及提升兩者的協同推理能力。未來研究方向包括利用知識圖譜檢測和編輯LLM中的知識、以及探索多模態知識圖譜與LLM的結合。

綜上所述，LLM與知識圖譜的結合為自然語言處理領域提供了新的思路，具有廣泛的應用潛力和研究價值。

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構