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文件名称：大语言模型与知识图谱的联合推理研究.docx
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总页数：27 页
更新时间：2026-01-05
总字数：约2.29万字
文档摘要
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《大语言模型与知识图谱的联合推理研究》
课题分析与写作指导
课题简述
本课题《大语言模型与知识图谱的联合推理研究》旨在探索并解决当前人工智能领域中，如何将非结构化的文本知识（如新闻报道、文学小说等自然语言文本）与结构化的知识图谱（如实体、关系及其属性）进行有效融合的核心问题。随着大语言模型在自然语言处理任务中展现出惊人的理解与生成能力，其内在的“黑盒”特性以及事实性错误（幻觉问题）日益凸显。与此同时，知识图谱以其严谨的符号化表示和可解释性，成为了弥补大语言模型缺陷的关键技术。本研究将重点设计一种联合推理机制，通过将知识图谱中的实体与关系嵌入到语言模型的语义空间