arXiv · cs.CL· Remo Grillo·· 21 天前AI 评分40
QRAKEN：用自然语言问答作为知识图谱接口的图蒸馏与语义自愈方法
Natural Language Questions as an Interface for Knowledge Graphs: QRAKEN Graph Distillation and Semantic Self-Healing
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Remo Grillo
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.08095v1
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AI 导读
QRAKEN 是一种免训练、本体无关的神经符号化 pipeline，以经验图证据而非 schema 预期来驱动 LLM 进行 Text-to-SPARQL。在 CK25 基准上，其 strict F1 达 0.643±0.026（GPT-4.1 mini）和 0.652±0.012（GPT-5.4），较最强复算参赛系统相对提升 30% 和 32%；离线蒸馏的 TTQL 模式是主要贡献（较 shape-only 基线 +0.31），用两个本地 35B 4-bit 开源模型也达到与最强参赛者相当的水平。
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