在通过LLM生成T2G的过程中，验证器从LLM获取文本T和输出的图G，并向LLM发送校正信号（例如，“将文本转换为语义图，并将给定的三元组添加到生成的语义图”）。训练验证模块的方法：我们从一个种子数据集开始（包含文本和图的(T, G)对），通过在种子集上随意选取一个图G，并对其中的实体、关系或三元组进行任意的扰动，从而构造成一个图扰动数据集。此外，由于T5的tokenizer和WebNLG数据集的词汇覆盖范围不匹配，WebNLG中的一些字符在T5的词汇表中不存在，在tokenization的过程中被忽略。
de4dot（de4dot反混淆）
de4dot（de4dot反混淆）在通过 LLM 生成 T2G 的过程中 验证器从 LLM 获取文本 T 和输出的图 G 并向 LLM 发送校正信号 例如 将文本转换为语义图 并将给定的三元组添加到生成的语义图 训练验证模块的方法 我们从一个种子数据集开始 包含文本和图的 T G 对 通过在种子集上随意选取一个图 G 并对其中的实体 关系或三元组进行任意的扰动 从而构造成一个图扰动数据集 此外
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