| 文献与研究要点 | 分享人 | 发表信息 | 资料 |
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KGGen: Extracting Knowledge Graphs from Plain Text with Language Models先用大语言模型从文本中抽取实体和三元组,再通过聚合与“实体/关系去重解析”把同义或重复节点、边合并,从而得到更稠密、更适合检索和下游建模的知识图谱。 | NeurIPS 2025-08 | 暂无 | |
Be More Real: Travel Diary Generation Using LLM Agents and Individual Profiles本研究针对现有移动生成模型缺乏对个体差异理解的问题,提出了MobAgent框架。该框架利用大语言模型(LLM)通过“基于理解的模式提取”与“递归动机推理”,不仅能生成逼真的城市级轨迹,还能精准刻画由年龄、收入等细粒度个人画像带来的个性化出行差异。 | arXiv 2024-08 | 暂无 | |
LLMs for Human Mobility: Opportunities, Challenges, and Future Directions本综述系统梳理了大语言模型在人类移动性研究中的应用,将现有工作归纳为五个核心任务:行程规划、轨迹生成、移动模拟、移动预测和语义理解。针对每个任务,论文深入分析了其核心挑战、LLM所扮演的角色以及典型的解决方案设计,并对代表性研究进行了比较。 | Proc. ACM Meas. Anal. Comput. Syst. 2026-03 | 暂无 |