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部分知识下的约束实体选择：面向LLM知识图谱问答
Constrained Entity Selection under Partial Knowledge for LLM-Based Knowledge Graph QA
该论文研究大语言模型在知识图谱问答中的实体选择问题，提出CES-PK框架，利用轻量级符号约束（类型、关系、排除）过滤无效候选答案，并采用三值语义（满足、违反、未知）处理不完整知识图谱。在Hetionet生物医学知识图谱上的实验显示，该方法能提升精确率，同时保持召回率。
意义：提供一种无需完整语义解析即可提升KGQA可靠性的方法，对构建可验证的LLM问答系统有参考价值。