arXiv cs.CL· Ahmad Abbas, Hussein Mazeh, Chadi Abou Chakra, Aya Jouni, Mohammad Ballout, Fadi A. Zaraket·· 6 天前AI 评分15
U4RASD 在 KnowledgeGraphEval-2026：面向阿拉伯语关系抽取的本体约束编码器与 LLM 系统
U4RASD at KnowledgeGraphEval-2026: Ontology-Constrained Encoder and LLM Systems for Arabic Relation Extraction
AI 导读
U4RASD 团队在 KnowledgeGraphEval 2026 Subtask 2 阿拉伯语有向关系抽取任务中，以 Yehia-RE、Qwen-RE 与 TypedPair 的集成系统取得 94.06 micro-F1，排名第一。
正文 · AI 翻译
摘要：本文详细介绍了我们提交至 KnowledgeGraphEval 2026 子任务 2 的定向阿拉伯语关系抽取工作。我们探索了基于编码器和大型语言模型的方法，用于从阿拉伯语句子及主客体对中预测 40 种关系之一或 no_relation。我们的编码器系统使用类型化实体标记以及独立的关系存在性和关系分类头，而我们的 LLM 系统则使用 QLoRA 和本体约束预测对 Yehia 和 Qwen3.5 进行微调。我们最佳的系统是 Yehia-RE、Qwen-RE 和 TypedPair 的集成，取得了 94.06 的 micro-F1 分数，并在子任务 2 中排名第 1。Yehia-RE（全词表）取得了 92.98，而最佳编码器和 Qwen-RE 分别取得了 92.69 和 91.94。我们的结果凸显了约束预测和互补建模方法对于阿拉伯语关系抽取的重要性。
| 评论： | 20 页。ArabicNLP 2026 上 KnowledgeGraphEval 2026 共享任务的系统描述论文 |
| 主题： | 计算与语言 (cs.CL) |
| 引用为： | arXiv:2610.12742 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.12742v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.12742 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Ahmad Abbas [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 8 日星期四 21:41:29 UTC（429 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org