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摘 要：在知識圖譜多跳問答任務(wù)中，問題的復(fù)雜語義往往難以被完全理解，這常導(dǎo)致回答的準(zhǔn)確性低于預(yù)期。為此，提出了一種名為HL-GPT（hierarchical parsing and logical reasoning GPT）的新型框架。該框架利用大語言模型的理解和生成能力，通過分層解析復(fù)雜語義及構(gòu)建邏輯推理路徑，以提升問答任務(wù)的準(zhǔn)確性。（剩余20782字）
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一種面向知識圖譜多跳問答的分層語義解析方法
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