arXiv cs.CL· Alberto Cattaneo, Carlo Luschi, Daniel Justus·· 5 小时前AI 评分29
SynthKGQA：为知识图谱增强 LLM 生成真值子图以改进训练与评测
Ground-Truth Subgraphs for Better Training and Evaluation of Knowledge Graph Augmented LLMs
AI 导读
研究者提出 SynthKGQA，一个由 LLM 驱动的框架，可从任意知识图谱生成高质量知识图谱问答数据集，并提供推理所需的完整真值事实集合。将其应用于 Wikidata 衍生的 ogbl-wikikg2 后，团队构建了 GTSQA 数据集，专门测试对未见图结构与关系类型的零样本泛化能力。
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