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本文介绍了KGCQual,一种可解释的度量标准,通过评估实体和关系对源文本的忠实度来评估自动构建的知识图谱的质量,并证明了其与下游性能的相关性。
本文通过数据集整理、提示蒸馏和参数高效微调,对小型语言模型 Phi Silica 进行短文本重写的适配实证研究,结果表明针对性适配显著提升了语义保真度并减少了幻觉。