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RESEARCH · CL_18250 · May 5 · 12:50

新的SERE框架通过结构化检索改进LLM事件因果关系识别

研究人员开发了SERE，一个旨在提高大型语言模型（LLM）识别事件因果关系能力的新框架。SERE通过使用结构化示例检索机制来解决LLM过度预测因果关系的问题。该机制结合了概念路径度量、句法相似性和因果模式过滤，以选择更相关的示例来指导LLM进行因果推理。