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KARMA: Leveraging Multi-Agent Large Language Models for Automated Knowledge Graph Enrichment
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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KARMA框架，通过九个协作智能体实现无结构文本的自动分析，解决知识图谱维护中的手动整理问题。实验结果表明，该方法成功识别了38,230个新实体，验证准确率达到83.1%，并减少了18.6%的冲突边。
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关键要点
- KARMA框架通过九个协作智能体实现无结构文本的自动分析。
- 该方法解决了知识图谱维护中的手动整理问题，适应科学文献的快速增长。
- 实验结果显示成功识别了38,230个新实体，验证准确率达到83.1%。
- KARMA框架减少了18.6%的冲突边，显著提高了知识图谱的丰富性和准确性。
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