arXiv · cs.CL· Jiapu Wang·· 7 天前AI 评分24
TEPCA：面向 LLM 时序知识图谱推理的证据-参数协同对齐框架
Temporal Evidence-Parameter Co-Alignment for LLM Reasoning over Temporal Knowledge Graphs
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Jiapu Wang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.28176v1
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AI 导读
研究者提出 TEPCA 框架，从证据和参数两个层面改进 LLM 在时序知识图谱（TKG）上的推理：证据层采用时间约束的 DRGP 路径剪枝和基于互信息（MI）的剪枝，参数层引入时间戳条件化的 DG-LoRA 低秩适配机制。在两个 TKG benchmark 上达到 SOTA，DG-LoRA 在八个常识问答数据集上进一步验证了输入自适应能力、跨 LLM 骨干的可扩展性与可解释性。
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