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PEARL 提出了一种路径-实体对齐关系学习框架，利用上下文子图和LLM引导的检索进行归纳知识图谱补全，在基准测试中取得了最先进的结果。
提出DuPLeR，一种用于多模态小样本知识图谱补全的双路径大语言模型推理框架，将大语言模型导出的类型先验与事实结构相结合，以改善数据稀缺下的归纳式知识图谱补全性能。