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笔记整理：汪俊杰，浙江大学硕士，研究方向为知识图谱、大预言模型 论文链接：http://arxiv.org/abs/2311.13314 发表会议：AAAI2024 1. 动机 大型语言模型（ LLMs ）在生成文本时常常会生成与事实不符的错误陈述，这种现象被称为“事实幻觉”。 为了解决这一问题，研究者们提出了将存储大量高质量事实信息的知识图谱（ KGs ）与 LLMs 结合的方法，可以显著减少事实幻觉的发生。尽管已有一些方法尝试通过检索知识图谱中的实体来增强 LLMs 的事实知识，但这些方法通常仅限于检索与给定查询中明确提及的实体相关的知识，而忽略对于 LLMs 推理过程的验证。因此，现有方法在处理 LLMs 推理过程中的事实幻觉方面存在不足。为了解决上述问题，本文提出了一种名为“ Knowledge Graph-based Retrofitting ”（ KGR ）的新框架。 KGR 的核心思想是自主地根据知识图谱中存
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