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Towards Explainable Temporal Reasoning in Large Language Models: A Structure-Aware Generative Framework
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内容提要
本研究提出了一种名为GETER的结构感知生成框架，旨在提升大型语言模型在时态推理中的可解释性。通过广泛的基准评估，实验结果表明该框架在性能和泛化能力上表现优异。
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关键要点
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本研究提出了一种名为GETER的结构感知生成框架，旨在提升大型语言模型在时态推理中的可解释性。
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GETER框架通过整合图结构与文本，提供了更加可信的解释。
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研究通过广泛的基准评估，系统性地评估了大型语言模型在多种时态粒度下的能力。
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实验结果表明，GETER在性能和泛化能力上表现优异，达到了先进水平。
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