CaRe-KT:面向知识追踪的连续性感知检索增强推理
原文标题:CaRe-KT: Continuity-Aware Retrieval-Augmented Reasoning for Knowledge Tracing
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针对检索增强知识追踪中证据检索与下游预测割裂的问题,作者提出 CaRe-KT 查询自适应框架,通过证据图缓存构建查询专属证据子图,并用结果监督对比学习与注意力机制融合检索相关性与预测效用。在五个基准上优于强基线,且在稀疏历史与冷启动条件下保持稳健。
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