摘要

本文综述了大型语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）的融合，这一融合标志着人工智能领域的重要进步。LLMs如BERT和LLaMA通过预训练在大型语料库上，展现出强大的自然语言处理能力，包括问答、文本生成和文档理解。KRL则是一种流行的显式知识表示方法，通过与基于Transformer的LLMs结合，包括预训练的掩码语言模型（如BERT和RoBERTa）和生成型LLMs（如GPT系列和LLaMA），可以显著提高知识图谱表示学习的准确性、适应性和效率。本文通过分类基于Transformer架构的三种方法——基于编码器、编码器-解码器和基于解码器的方法，详细分析了这些增强模型的基本组件和过程，并通过各种KRL下游任务的实验数据评估了每种方法的优缺点。最后，本文探讨了这一新兴但未充分探索领域的潜在未来研究方向，提出了持续进步的路径。

原理

大型语言模型（LLMs）通过预训练技术，利用大量数据和任务训练通用模型，这些模型可以在不同的下游应用中轻松微调。在自然语言处理（NLP）领域，预训练的语言模型能够捕捉丰富的知识，有助于理解长期依赖、层次关系等。LLMs通过动态调整基于上下文的词表示，显著提高了在各种任务中的适应性和性能。本文中，LLMs与知识表示学习（KRL）的结合，利用LLMs的高级语言和上下文理解能力，改进了KRL的准确性、适应性和效率，从而扩展了其应用和潜力。

流程

本文详细介绍了三种基于Transformer架构的方法在知识表示学习中的应用：

1. 基于编码器的方法：使用强大的编码器生成知识实体的密集向量表示，通过BERT等模型将知识图谱元素转换为文本序列，评估三元组的合理性。
2. 编码器-解码器方法：利用编码和解码过程捕捉和生成知识图谱中的复杂关系，通过序列到序列的生成框架直接生成缺失实体的文本。
3. 基于解码器的方法：强调解码器的生成和预测能力，通过适应注意力机制聚焦相关子图，利用结构化图数据进行推理。 每种方法都通过具体的模型和实验示例进行了详细说明，展示了LLMs在知识图谱完成任务中的应用流程。

应用

LLMs增强的知识表示学习模型在多个领域具有广泛的应用前景，包括但不限于：

• 知识图谱完成：通过预测缺失的实体和关系，增强知识图谱的完整性和准确性。
• 自然语言理解：提高机器对复杂文本和上下文的理解能力，适用于问答系统和信息检索。
• 数据分析和决策支持：在金融、医疗和法律等领域，提供基于丰富知识的分析和决策支持。 随着技术的进步和模型的优化，LLMs在知识表示学习中的应用将更加广泛和深入，推动人工智能技术的发展。