一种面向知识图谱多跳问答的分层语义解析方法

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摘 要：在知识图谱多跳问答任务中，问题的复杂语义往往难以被完全理解，这常导致回答的准确性低于预期。为此，提出了一种名为HL-GPT（hierarchical parsing and logical reasoning GPT）的新型框架。该框架利用大语言模型的理解和生成能力，通过分层解析复杂语义及构建逻辑推理路径，以提升问答任务的准确性。（剩余20782字）

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