English(EN) Bridging Lexical Divergence: LLM-Assisted, Cost-Efficient, Zero-shot Scientific Entity Linking

新框架利用 LLM 改进零样本科学实体链接

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-02 04:00

研究人员开发了 Sci-ZSEL，一个旨在改进科学实体链接的新框架，特别是在词汇重叠有限和专家标注数据稀缺的领域。该方法利用大型语言模型 (LLM) 选择性地生成实体别名，控制计算成本，并采用本体感知过滤器来移除语义漂移的别名。然后，过滤后的别名用于创建伪标签数据以微调模型。此外，还发布了一个新的动物科学 EL 基准，以评估在低词汇重叠条件下的性能。 AI

影响这项研究可能带来更准确、更具成本效益的 AI 模型，以理解专业的科学文本。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Md Rasel Khondokar, Qiao Qiao, Farjana Sultana Samia, Nhat Le, Yuepei Li, Qi Li · 2026-09-02 04:00

弥合词汇差异：LLM 辅助、低成本、零样本科学实体链接

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