大型语言模型和知识图谱的整合：综述及发展蓝图

简介：
本文综述了大型语言模型与知识图谱结合的研究进展，探讨两者在信息抽取、语义理解等领域的相互促进作用，并展望未来的发展方向。 本段落详细阐述了大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs）的统一现状及未来发展方向。文章首先概述了这两种技术的特点及其局限性，并提出了三种融合框架：1）通过将KG整合进LLM来提高其准确性和解释性的“KG增强型LLM”；2）利用LLM加强KG表示、补全和构建能力以及文本生成功能的“LLM增强型KG”；3）二者相辅相成，实现数据与知识双重提升的协同作用。此外，文章深入分析了各类框架的技术细节，并对现有研究进行了评价，指出了面临的挑战及未来的研究方向，包括解决LLMs中的幻觉问题、将知识注入黑盒模型以及多模态语言模型的发展。 本段落适合具备扎实AI和NLP理论基础的研究人员和技术工程师阅读。其使用场景与目标在于：①为科研工作者提供关于如何深度整合LLM与KG的实例方法；②促进跨学科合作及技术创新；③向行业内外的技术进步提供指导和支持，以构建更完善的智能化生态系统。 该文献综述旨在引导读者深入了解大型语言模型和知识图谱之间的关系及其实现途径，并鼓励对未来的趋势进行研究投入。