LLMからの閉鎖型知識ベース構築を実現する抽出フレームワーク「REAP」
arXiv cs.CL ・ 2026-08-11
原題: REAP: Relation-Aware Elicitation and Parsing for Closed-Book Knowledge Base Construction from LLMs
AI による要約
LLMの内部知識のみを用いて構造化知識ベースを構築するフレームワーク「REAP」が発表された。構造化Chain-of-Thought推論と関係特有のクエリ戦略を組み合わせ、回答不能な知識の検出とJSON配列への出力を精度よく行う。Mistral-Small-24Bを用いたベンチマークテストにおいて高スコア（Macro-F1 0.62）を記録した。
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