Unlocking the Power of Large Language Models for Entity Alignment

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

UnknownBody

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

阅读量254

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Knowledge Graph 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/136761017

Knowledge Graph 同时被 2 个专栏收录

85 篇文章 ¥99.90 ¥299.90

订阅专栏

LLM 日更

828 篇文章

已下架不支持订阅

实体对齐在集成知识图谱数据中至关重要，ChatEA是一个创新框架，利用大型语言模型（LLM）来改善实体对齐的准确性。通过KG代码翻译模块和两阶段EA策略，ChatEA有效利用LLM的广泛知识，提高效率和准确性，并在实验中展现出卓越性能。

本文是LLM系列文章，针对《Unlocking the Power of Large Language Models for Entity Alignment》的翻译。

摘要

实体对齐（EA）对于集成各种知识图谱（KG）数据至关重要，在数据驱动的人工智能应用中发挥着至关重要的作用。传统的EA方法主要依赖于比较实体嵌入，但其有效性受到有限的输入KG数据和表示学习技术能力的限制。在此背景下，我们介绍了ChatEA，这是一个创新的框架，它结合了大型语言模型（LLM）来改进EA。为了解决有限输入KG数据的限制，ChatEA引入了一个KG代码翻译模块，该模块将KG结构翻译成LLM可以理解的格式，从而允许LLM利用其广泛的背景知识来提高EA的准确性。为了克服对实体嵌入比较的过度依赖，ChatEA实施了两阶段EA策略，该策略利用LLM在对话格式中进行多步骤推理的能力，从而在保持效率的同时提高准确性。我们的实验结果肯定了ChatEA的卓越性能，突出了LLM在促进EA任务方面的潜力。