LLM 真懂上下文吗？知识图谱评测框架
原文标题：Do LLMs Understand Context? A Knowledge Graph-Based Evaluation Framework
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论文指出 BLEU、困惑度等传统指标只能衡量表层表现，无法判断大模型是否真正理解上下文。作者提出基于知识图谱的评测框架，核心是融合结构与语义信号的 S3KG 相似度度量，并可在三元组级别诊断推理错误。在九个基准上，S3KG 的 F1 最高提升 7.6 分，AUROC 达 0.973。
- 问题
- BLEU、困惑度等指标只衡量表层表现，无法判断LLM是否真正理解上下文。
- 方法
- 提出基于知识图谱的评测框架，核心是融合结构与语义的S3KG相似度，并支持三元组级推理错误诊断。
- 结果
- 九个基准上F1最高提升7.6分，AUROC达0.973。
- 影响
- 为问答系统的上下文忠实度提供细粒度评测手段，可定位模型在哪个三元组上推理出错。
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