Large Language Model Enhanced Knowledge Representation Learning: A Survey
Rattachement africain : cn, mo. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Knowledge Representation Learning (KRL) is crucial for enabling applications of symbolic knowledge from Knowledge Graphs (KGs) to downstream tasks by projecting knowledge facts into vector spaces. Despite their effectiveness in modeling KG structural information, KRL methods are suffering from the sparseness of KGs. The rise of Large Language Models (LLMs) built on the Transformer architecture presents promising opportunities for enhancing KRL by incorporating textual information to address information sparsity in KGs. LLM-enhanced KRL methods, including three key approaches, encoder-based methods that leverage detailed contextual information, encoder-decoder-based methods that utilize a unified Seq2Seq model for comprehensive encoding and decoding, and decoder-based methods that utilize extensive knowledge from large corpora, have significantly advanced the effectiveness and generalization of KRL in addressing a wide range of downstream tasks. This work provides a broad overview of downstream tasks while simultaneously identifying emerging research directions in these evolving domains.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Large Language Model Enhanced Knowledge Representation Learning: A Survey
- Date Crossref
- 07/04/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Tianjin University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tongji University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Macau University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Intelligence and Computing pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Design and Innovation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Tianjin University, Tongji University et Macau University of Science and Technology, avec 3 autres affiliations.
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