Beyond Raw Transcripts: Structured Persona Extraction for LLM-Based Digital Twins
超越原始文本记录：面向基于大语言模型的数字孪生的结构化角色提取
机构 * University of Chicago（芝加哥大学）
AI总结 本研究针对基于LLM的数字孪生，提出结构化角色提取方法，发现信息结构是性能关键，固定结构难通用，自动结构发现流水线可恢复性能并提升准确率。
Comments Preprint. Submitted to NeurIPS 2026
