RAG / 检索增强生成

Structured Language Generation Model: Loss Calibration and Formatted Decoding for Robust Structure Prediction and Knowledge Retrieval

结构语言生成模型：损失校准与格式解码以实现稳健的结构预测与知识检索

Minho Lee, Junghyun Min, Yerang Kim, Woochul Lee, Yeonsoo Lee

机构 * KT Gen AI Lab（KT生成人工智能实验室） ； Georgetown University（乔治城大学） ； Korea University（韩国大学） ； NC AI（NC人工智能） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(title)；分类 cs.CL

AI总结 SLGM通过损失校准和格式解码提升结构预测和知识检索性能，无需额外参数或数据集特定工程。

Comments 20 pages, 4 figures. FrontierIR at AAAI 2026

Graph-O1 : Monte Carlo Tree Search with Reinforcement Learning for Text-Attributed Graph Reasoning

Graph-O1：基于强化学习的蒙特卡洛树搜索用于文本属性图推理

Lihui Liu

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 Graph-O1通过整合蒙特卡洛树搜索与强化学习，实现文本属性图的分步交互推理，提升问答任务的准确性和可解释性。

Ontology-Based Knowledge Graph Framework for Industrial Standard Documents via Hierarchical and Propositional Structuring

基于本体的知识图谱框架：通过层次化和命题化结构构建工业标准文档

Jiin Park, Hyuna Jeon, Yoonseo Lee, Jisu Hong, Misuk Kim

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 本文提出一种基于本体的知识图谱框架，通过层次化和命题化结构构建工业标准文档，提升问答性能和领域知识表示能力。

Comments The authors have identified significant technical errors in the paper that invalidate the current findings

Deliberation on Priors: Trustworthy Reasoning of Large Language Models on Knowledge Graphs

对先验的探讨：大型语言模型在知识图谱上的可信推理

Jie Ma, Ning Qu, Zhitao Gao, Rui Xing, Jun Liu, Hongbin Pei, Jiang Xie, Linyun Song, Pinghui Wang, Jing Tao, Zhou Su

机构 * MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University（MOE KLINNS实验室，西安交通大学） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（计算机科学与技术学院，西安交通大学） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering（陕西省大数据知识工程重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Chongqing University of Post and Telecommunications（人工智能学院，重庆邮电大学） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（计算机学院，西北工业大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 本研究提出DP框架，通过整合知识图谱的结构和约束先验，提升大型语言模型在知识图谱上的推理准确性和响应可靠性。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

Event Extraction in Large Language Model

大规模语言模型中的事件提取

Bobo Li, Xudong Han, Jiang Liu, Yuzhe Ding, Liqiang Jing, Zhaoqi Zhang, Jinheng Li, Xinya Du, Fei Li, Meishan Zhang, Min Zhang, Aixin Sun, Philip S. Yu, Hao Fei

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Sussex（苏塞克斯大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文探讨了大规模语言模型中事件提取的系统组件，提出通过事件方案、结构和存储提升事件处理的可靠性与智能体准备性。

Comments 38 pages, 9 Figures, 5 Tables