CoSTA框架：解决复杂时序知识图谱问答难题

2026年10月30日，arXiv上发布了一篇关于NLP领域cs.CL分类的新论文。该研究提出了名为CoSTA的新框架，旨在解决复杂时序知识图谱问答（TKGQA）过程中存在的证据干扰问题。该框架通过协调者整合时间线智能体的观测值，实现了跨基准测试的最优性能表现。 研究结果显示，CoSTA框架的紧凑变体在性能上超越了受测的闭源大语言模型智能体。特别是在多事实问答方面，该框架显著提升了准确率，展示了其在处理复杂时序知识图谱时的有效性与优势。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。