arXiv · cs.CL· Priyanka·· 4 天前AI 评分27
LLM 在知识图谱转文本生成基准上的实证研究
An Empirical Study of Recent Large Language Models for Knowledge Graph to Text Generation on Standard Benchmarks
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Priyanka
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.31529v1
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AI 导读
一项 arXiv 实证研究将近期 LLM 与微调 encoder-decoder 模型在知识图谱转文本生成任务的标准基准上对比，并结合经人工标注验证的图 grounding 无参考 LLM 评估。结果显示 LLM 在 reference-based 指标上大幅缩小、部分场景下追平与微调模型的差距，且在图 grounding 指标上表现更好：提示模型产生的矛盾和三元组遗漏更少，而微调模型的此类错误随图规模增长更快。两种评估方式相关性有限，反映其衡量生成质量的不同侧面。
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