DKnown-Jev 基于 Qwen3.5 微调，规范知识任务准确率达 98.75%
原文标题：DKnown-Jev: Fine-Tuning and Evaluation of a JEV-Style Model for Tasks Involving Normative Knowledge
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研究者提出 DKnown-Jev，用于判断候选段落能否回答规范知识类问题，分为「答案证据」与「非答案证据」两类。2B 与 27B 版本分别基于 Qwen3.5-2B 和 Qwen3.8-27B 微调。27B 单轮训练在 1120 条人工验证测试集上取得 98.75% 准确率与 98.60% macro-F1，较 Jev 提升约 6 个百分点；2B 版本提升微弱，尚不足以确立稳定优势。
- 问题
- 判断候选段落能否回答规范知识类问题，需兼顾适用性与答案完整性。
- 方法
- 基于 Qwen3.5-2B 与 Qwen3.8-27B 直接微调，融合问题条件、条文元数据与段落内容，做二分类。
- 结果
- 27B 单轮训练在 1120 条测试集上准确率 98.75%、macro-F1 98.60%，较 Jev 提升约 6 个点；2B 仅提升 0.18 个点。
- 影响
- 规范问答的检索过滤可直接用 27B 微调模型替代通用判定，2B 版本尚不可靠。
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