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K-Link: 基于 LLMs 的知识链接图在多变量时间序列数据的增强表示学习中的应用
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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
本论文提出了一种新颖的方法，将时间链接预测视为历史事件链中的事件生成任务，并通过有效的微调方法将 LLMs 适应特定的图文本信息和时间线中发现的模式。实验结果表明，微调模型在多个度量标准上优于现有的基于嵌入的模型，达到了最先进水平。
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关键要点
- 提出了一种新颖的方法，将时间链接预测视为历史事件链中的事件生成任务。
- 通过有效的微调方法将 LLMs 适应特定的图文本信息和时间线中的模式。
- 引入基于结构的历史数据增强和逆向知识整合，以提高 LLMs 的推理能力。
- 在多个广泛使用的数据集上进行实验，微调模型在多个度量标准上优于现有的基于嵌入的模型。
- 进行了充分的消融实验，探索 LLMs 在结构化时间知识推断任务中的关键影响因素。
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