分析一下这篇文献Reasoning with Language Model Prompting: A Survey

这篇文献 "Reasoning with Language Model Prompting: A Survey" 是一篇综述性的论文，主要介绍了近年来在 NLP 领域中，利用语言模型提示（Language Model Prompting）进行推理的技术和方法。该文献的主要贡献在于系统地梳理了这一领域的研究进展，提供了一个全面的视角，帮助读者了解该领域的主要问题、挑战和解决方案。

该文献首先介绍了什么是语言模型提示，以及在自然语言处理中使用语言模型提示的动机和优势。其次，该文献详细介绍了使用语言模型提示进行推理的不同方法和技术，包括基于模板的提示、基于问题的提示、基于图形的提示等。针对每种方法，该文献都进行了详细的介绍和分析，包括其原理、优点和缺点。

接着，该文献介绍了语言模型提示在不同的 NLP 任务中的应用，包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、机器翻译、问答系统等。通过这些案例，读者可以了解到语言模型提示在不同任务中的效果和应用情况。

最后，该文献总结了当前语言模型提示的研究进展和未来的研究方向，包括进一步提高提示质量、探索新的提示方法、将提示与其他技术相结合等。总体来说，该文献是一篇非常有价值的综述性论文，对于研究者和从业者来说都有很大的参考价值。

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complex knowledge base question answering:A survey

Sure, I can help with that. Complex knowledge base question answering refers to the task of answering questions that require deep understanding and reasoning capabilities to extract information from large knowledge bases. This is a challenging task for artificial intelligence, but recent developments in natural language processing and machine learning have greatly improved the ability of AI systems to effectively answer complex questions from knowledge bases. Do you have any specific questions in mind related to complex knowledge base question answering?