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RESEARCH · CL_228470 · Aug 29 · 13:10

LLM 生成的食谱数据通过新的合理性评估工作流程进行验证

研究人员开发了一种半自动工作流程来评估由大型语言模型 (LLM) 生成或增强的食谱数据的合理性。该方法应用于印度食品知识图谱，识别并纠正常见的 LLM 错误，例如幻觉成分、不正确的数量和文化上不合理的组合。该流程结合了形式语法、统计启发式方法和基于 Transformer 的连贯性建模，以确保机器可读食品知识的准确性和适用性。