U4RASD 团队获 KnowledgeGraphEval 2026 阿拉伯语关系抽取冠军
原文标题：U4RASD at KnowledgeGraphEval-2026: Ontology-Constrained Encoder and LLM Systems for Arabic Relation Extraction
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该论文介绍了 U4RASD 团队在 KnowledgeGraphEval 2026 子任务 2（阿拉伯语有向关系抽取）中的参赛系统，结合编码器与 LLM 两种路线。编码器使用类型化实体标记与关系存在/分类双头，LLM 则用 QLoRA 微调 Yehia 与 Qwen3.5 并施加本体约束预测。最佳集成系统 micro-F1 达 94.06，排名第一，凸显约束预测与互补建模的价值。
- 问题
- 阿拉伯语有向关系抽取中如何稳定预测 40 类关系或无关系。
- 方法
- 编码器用类型化实体标记加关系存在/分类双头，LLM 用 QLoRA 微调并施加本体约束预测。
- 结果
- 最佳集成系统 micro-F1 94.06，在 KnowledgeGraphEval 2026 子任务 2 排名第一。
- 影响
- 低资源语言关系抽取上，约束预测加编码器-LLM 互补集成仍是拿高分的可靠路线。
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