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SINKT: 结构感知的归纳知识追踪模型与大型语言模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于大型语言模型的归纳式知识追踪模型SINKT，通过引入大型语言模型实现归纳式知识追踪，并构建了概念和问题的异构图，利用语义信息辅助预测。实验证明，SINKT在知识追踪模型中取得了最先进的性能，并对归纳式知识追踪任务的不同模块进行了探索。
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关键要点
- 提出了一种基于大型语言模型的归纳式知识追踪模型SINKT。
- SINKT通过引入大型语言模型实现归纳式知识追踪。
- 构建了概念和问题的异构图，利用语义信息辅助预测。
- 在四个真实世界数据集上的实验表明，SINKT在知识追踪模型中取得了最先进的性能。
- 对归纳式知识追踪任务的不同模块进行了探索。
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