顶会过了！大语言模型融合最新SOTA方案
领50篇导师推荐知识图谱前沿论文
图为LLMs和KGs的优缺点
领50篇导师推荐知识图谱前沿论文
50篇知识图谱前沿论文
讲师介绍：Hank老师
-研究领域：自然语言处理技术与方法，如语言理解、语言生成、语言匹配与推理以及知识图谱表征推理和多模态表示学习等。
-复旦大学博士，共发表10余篇SCI国际期刊、EI会议论文和CCF-A类会议论文, 发明专利申请和授权10余项。
-指导公司实习生10余人，善于挖掘学生兴趣，尊重学生选择，理论和实战结合。
课程大纲：
第1节：知识图谱与LLMs融合简介
1、大规模语言模型(LLM)回顾
2、知识图谱与LLM融合原因
3、知识图谱与LLM融合方式
第2节：知识图谱增强的LLMs
1、简述知识图谱及其组成要素
2、知识图谱增强的LLM方法与技术
第3节：知识图谱增强的LLMs垂直应用分享
1、智能问答系统中的应用
2、文本生成任务中的应用
3、信息检索与知识推理的案例
大语言模型与知识图谱融合的前瞻性路线图包括三个一般的框架：
1）KG增强的LLMs，在LLMs的预训练和推理阶段加入KGs，或者为了加强对LLMs所学知识的理解；
2）LLM增强的KG，利用LLM完成不同的KG任务，如嵌入、完成、构建、图文生成和问题回答；
3）协同的LLM+KG，其中LLM和KG扮演同样的角色，以互利的方式工作，以增强LLM和KG的双向推理，由数据和知识驱动。
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50篇知识图谱前沿论文
LLMs中用于检测幻觉的KGs
用于编辑LLM中知识的KGs
用于LLMs的KGs知识注入
多模态LLMs for KGs
理解KG结构的LLMs
双向推理的协同LLM和KGs
作为一个科研小白，怎么发表一篇相关的优质论文？
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来源: qq
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