Large Language Model Enhanced Knowledge Representation Learning: A Survey

将大型语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）相结合，标志着人工智能领域的重大进步，增强了捕捉和利用复杂知识结构的能力。这种协同作用利用了LLMs先进的语言和上下文理解能力，提高了KRL的准确性、适应性和效力，从而扩大了其应用和潜力。尽管越来越多的研究聚焦于将LLMs嵌入到知识表示领域中，但缺乏一份全面审查这些增强模型的基本组成部分和过程的调查。我们的调查通过将这些模型基于三种不同的Transformer架构进行分类，并分析来自各种KRL下游任务的实验数据，评估每种方法的优缺点。最后，我们确定并探讨了这个新兴但未被充分开发的领域的潜在未来研究方向，提出了持续进步的途径。

本论文旨在探讨将大型语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）相结合的方法，以提高知识结构的捕捉和利用能力。

本论文通过将LLMs嵌入到三种不同的Transformer体系结构中，并分析各种KRL下游任务的实验数据来评估每种方法的优缺点。

本论文提出的方法在KRL领域具有创新性，并能够提高模型的准确性、适应性和有效性。实验使用了多个数据集，对比了不同方法的表现。此外，本论文还提出了未来研究的方向。

最近的相关研究包括“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”和“Improving Language Understanding by Generative Pre-Training”等。