arXiv · NLP· Kaifeng Jin, Yuchen Yan, Zhichen Zeng, Xiao Lin, Lihui Liu, Yinglong Xia, Hanghang Tong·· 4 小时前AI 评分23
TaLenT：文本图问答的端到端可学习检索器生成器框架
Towards a Learnable Retriever for Textual Graph Question Answering
AI 导读
提出 TaLenT 框架，通过可学习 LLM 检索器与微调生成器协同，解决图问答中的架构与检索监督缺失。 利用金标答案信号分层加权伪标签，平衡证据覆盖与相关性，在三个数据集上提升性能。 该框架为结合结构化知识与 LLM 的图问答提供了新的端到端技术路径。
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