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ExKG-LLM: Leveraging Large Language Models for Automated Expansion of Cognitive Neuroscience Knowledge Graphs
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了ExKG-LLM框架，利用大型语言模型自动扩展认知神经科学知识图谱，显著提高了知识生成和临床决策的准确性与完整性。
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关键要点
- ExKG-LLM框架旨在自动扩展认知神经科学知识图谱。
- 该框架利用大型语言模型从科学论文和临床报告中提取新实体和关系。
- 研究解决了现有工具在知识图谱构建中的准确性、完整性和实用性不足的问题。
- ExKG-LLM显著提高了精确度、召回率和F1得分。
- 该框架在知识生成和临床决策中具有潜在应用价值。
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