Auditing and mitigating high-confidence false relation edges in LLM-assisted scientometric extraction
تقترح هذه الورقة وتقيم إطار عمل للتدقيق والتخفيف يعتمد على الاضطراب، والذي يوضح كيف يؤدي ضجيج الكيانات إلى زيادة مخاطر العلاقات الزائفة عالية الثقة في الرسوم البيانية العلمية (scientometric graphs) المولدة بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة، كاشفاً أن استراتيجيات الامتناع الواعية بالكيانات والأدلة تتفوق بفعالية على تصفية الثقة البسيطة في الحفاظ على سلامة الرسم البياني.