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历史链条：通过 LLMs 进行时态知识图完善的学习和预测
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原文中文，约400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。实验证明，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
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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。
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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。
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引入基于结构的历史数据增强和逆向知识的整合，以提高 LLMs 对结构信息的认知。
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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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进行了充分的消融实验，探索 LLMs 在执行结构化时间知识推断任务时的关键影响因素。
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