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Leveraging Power of Large Language Model in Entity Linking via Multi-step Prompting and Targeted Reasoning
实体链接 (EL) 传统上依赖于大型注释数据集和广泛的模型微调。虽然最近的小样本方法通过提示来利用大型语言模型 (LLM) 来减少训练要求，但由于昂贵的基于 LLM 的推理，它们常常效率低下。 ARTER（自适应路由和目标实体推理）提出了一种结构化管道，通过策略性地结合候选生成、基于上下文的评分、自适应路由和选择性推理，无需深度微调即可实现高性能。 ARTER 计算一小组...
