摘要

本文探讨了如何结合知识图谱（KGs）和大型语言模型（LLMs）以提升自然语言处理（NLP）任务的性能。论文指出，尽管LLMs在语言理解和生成方面表现出色，但它们仍存在幻觉和缺乏领域特定知识的问题。通过引入KGs，可以有效地解决这些问题，因为KGs以结构化格式组织信息，能够捕捉实体间的关系。此外，LLMs也能辅助KGs的构建和验证。论文通过分析28篇相关文献，系统地比较了KG增强的LLMs、LLM增强的KGs以及LLM-KG混合方法，为研究人员提供了深入的见解和指导。

原理

论文详细介绍了LLMs和KGs的互补性。LLMs通过其庞大的参数集存储了大量的语言知识，但这些知识在训练后是静态的，无法更新。而KGs通过结构化的数据形式，提供了实体间的明确关系和上下文信息，有助于增强LLMs的解释性和准确性。例如，通过将KGs中的事实信息注入LLM的提示中，可以显著提高LLM在特定领域任务中的表现。同时，LLMs也可以通过其强大的文本解析能力，辅助KGs的自动构建和更新。

流程

论文中描述的工作流程包括三个主要部分：首先，KGs被用来增强LLMs，通过将KGs中的知识注入LLM的输入提示中，以提高其回答问题的准确性。其次，LLMs被用来支持KGs的构建，例如通过LLMs从非结构化数据中提取信息来填充KGs。最后，提出了一些混合方法，这些方法结合了LLMs和KGs的优势，通过统一文本和知识嵌入来提高模型的整体性能。例如，ERNIE模型通过结合文本编码器和知识编码器，实现了对语言和知识的深度融合。

应用

论文指出，结合KGs和LLMs的方法在多个NLP任务中显示出显著的性能提升，特别是在需要深度语义理解和解释性的应用中，如问答系统和实体识别。此外，这种方法也有助于提高模型的透明度和可信度，使其在医疗、教育和紧急响应等敏感领域中的应用更加广泛。未来，随着技术的进一步发展，这种结合方法有望推动更强大、更可解释的AI系统的构建。