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论文地址：Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap自从2017年Transformer提出后，Bert系列、GPT系列及T5等在大规模语料库上预训练的大型语言模型已经可以在一些自然语言处理任务上发挥很好的效果了，如：文本分类，机器翻译，摘要生成，命名实体识别，智能问答等。随着模型规模的急剧增长，如GPT3、PaLM等模型具有数百上千亿的参数量，LLM进一步获得了涌现能力，可以解决更多更加复杂的任务，比如优秀的上下文学习能力，

知识图谱neo4j的相关使用1. neo4j下载1. neo4j下载neo4j下载地址及安装：https://neo4j.com/download/注意：下载社区版neo4j不支持创建多个数据库怎么办？两种方法：修改neo4j.conf配置文件中的#dbms.active_database=graph.db，将graph.db修改为新的数据库的位置；更改原先的graph.db的文件夹名称（如改为graph_1.db），新建graph.db作为新的数据库。...