噪声还是细微差别：关于 LLM 驱动 AKBC 中有用信息与过滤的探究
计算与语言
2025-09-12 v1
摘要
检索增强生成（RAG）和微调是提高 LLM 输出质量的常见策略。然而，在受限情况下，例如 2025 年 LM-KBC 挑战中，这些技术受到限制。本文我们探讨了三元完成任务的三个方面：生成、质量保证和 LLM 响应解析。我们的工作发现，在这一受限环境中：额外信息可提高生成质量，LLM 在过滤低质量三元组方面有效，灵活性与一致性之间的 LLM 响应解析之间的权衡取决于具体情境。
引用
@article{arxiv.2509.08903,
title = {Noise or Nuance: An Investigation Into Useful Information and Filtering For LLM Driven AKBC},
author = {Alex Clay and Ernesto Jiménez-Ruiz and Pranava Madhyastha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.08903},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 1 figure, accepted to the ISWC 2025 LM-KBC Workshop