arXiv cs.CL· Kaifeng Jin, Yuchen Yan, Zhichen Zeng, Xiao Lin, Lihui Liu, Yinglong Xia, Hanghang Tong·· 4 小时前AI 评分31
TaLenT：迈向文本图问答的可学习检索器
Towards a Learnable Retriever for Textual Graph Question Answering
AI 导读
新框架 TaLenT 让基于 LLM 的检索器本身可学习，并把标准答案信号用于监督文本图问答（GraphQA）中的图证据选择。TaLenT 将图节点分层为标准答案、答案相关节点和无关噪声，用加权伪标签损失优先标准答案、保留相关节点以保证覆盖、丢弃噪声以保证紧凑。在三个 GraphQA 数据集上，TaLenT 持续提升下游性能。
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