大型语言模型与知识图谱统一：综述与发展路线图

内容概要：本文详细阐述了大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs）的统一现状及发展方向。首先，文章梳理了LLMs和KGs的特点和局限性，并提出三类统一框架：1）KG增强的LLMs，通过将KGs整合进LLMs提高其准确性和解释性；2）LLM增强的KGs，借助LLMs加强KGs的表示、补全、构建及文本生成等功能；3）LLMs和KGs的协同作用，二者相辅相成实现数据和知识的双重增强。此外，文中深入探讨了各类框架的技术细节，评述现有工作的成效和挑战，明确了未来研究的重点领域，如解决LLMs中的幻觉问题、知识注入黑盒LLMs、多模态语言模型等。 适合人群：具备扎实AI及NLP理论背景的研究人员、工程师，尤其是关注前沿技术交叉融合的专业人士。 使用场景及目标：①为科研工作者和技术人员提供关于LLMs与KGs深度融合的具体方法与应用实例；②促进跨学科合作和技术创新；③为行业内外提供技术进步的指导和支持。 其他说明：该文献综述旨在引导读者深入了解LLMs与KGs的关系及其实现途径，鼓励对未来趋势的研究投入，助力构建更完善的智能化生态系统。