找到创新点！LLM+知识图谱，轻松玩转高分论文！

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大模型LLM与知识图谱KG的结合可以充分发挥两者的优势，例如LLMs的通用知识和语言处理能力，以及KGs的结构化和准确性。这种结合不仅能够提升模型的知识处理能力，还能够在多个层面上优化模型的性能，更好地解决各种现实世界的问题，例如搜索引擎、推荐系统和AI助手等。 今天我就盘点了 大模型结合知识图谱最新的 35个 高分论文 ，已经帮同学们分析好了方法和创新点，部分开源代码也都整理了，需要的同学看这里↓ 扫码 添加小享，回复“ 结合35 ”   免费获取 全部 论 文+开源代码 Quartet Logic: A Four-Step Reasoning (QLFR) framework for advancing Short Text Classification 方法： 作者引入了Quartet Logic: A Four-Step Reasoning（QLFR）框架，该框架将STC任务分解为四个步骤：关键概念识别、常识知识检索、文本重写和分类。通过引导CoT，该框架有效地解决了STC中的语义和 ………………………………