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摘要 DAI 11月份发表了一篇最新的论文，“ A survey on augmenting knowledge graphs (KGs) with large language models (LLMs): models, evaluation metrics, benchmarks, and challenges ”。将大型语言模型 （LLM） 与知识图谱 （KG） 集成可增强 AI 系统的可解释性和性能。本研究全面分析了这种整合，将方法分为三种基本范式： KG 增强的 LLM、LLM 增强的 KG 和协同框架 。该评估检查了每种范式的方法、优点、缺点和在现实生活中的实际应用。研究结果强调了这些集成在从根本上改善实时数据分析、高效决策和促进各个领域的创新方面的重大影响。在本文中，我们还描述了用于评估这些集成性能、解决可扩展性和计算开销等挑战以及提供潜在解决方案的基本评估指标和基准。这项全面的分析强调了这些集成对改进实时数据分析、提高决策效率和促进各个领域的创新的深远影响。 A survey on au
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