知識グラフと言語モデルの融合は、人工知能の他のドメインにも幅広く応用可能です。以下にその例を挙げます：
自然言語処理: 知識グラフを活用して、言語モデルがよりコンテキストを理解し、より適切な回答を生成できるようになります。
情報検索: 知識グラフを用いて、情報検索システムを強化し、ユーザーのクエリに対してより適切な情報を提供することが可能です。
意思決定支援: 知識グラフと言語モデルを統合することで、意思決定プロセスを支援し、複雑な問題に対する解決策を提供することができます。
医療分野: 医療知識の統合や診断支援において、知識グラフと言語モデルの融合は重要な役割を果たします。
これらの応用例からも分かるように、知識グラフと言語モデルの統合は、人工知能の様々な領域において効果的に活用される可能性があります。