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E 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入，并遮盖其实体或者关系来进行预训练，使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA（基于图谱的问答）等多种场景来自：百科
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