arXiv 实测：Schema 最小条目数致开源模型填充抽取列表
原文标题：Padding to k: A Minimum Count in the Schema Makes Open-Weight Models Pad Their Extraction Lists
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论文在预注册方案下测试八个开源权重模型与六个托管服务模型，考察文档条目少于 Schema 最小数量时的行为。结果显示模型把最小数当目标，未强制的最小值使超长列表占比从 34.5% 升至 55.4%；填充内容多为文档原文，约半数能通过来源校验。常见修复仅部分有效，带校验错误重问反而加剧填充。
- 问题
- 文档条目少于Schema最小数量时，模型会凭空填充列表项。
- 方法
- 预注册实验测试8个开源权重模型与6个托管服务模型，并检验多种修复手段。
- 结果
- 未强制最小值使超长列表占比从34.5%升至55.4%，约半数填充项能通过来源校验。
- 影响
- 结构化抽取管线不能把schema最小值当软约束，校验重问反而加剧幻觉填充。
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