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    value: "NaiveRetrievalAugmentedGeneration"
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    }
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    }
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    value: "STaR"
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    }
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    value: "TextAttack"
  }
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    }
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    value: "ToxicTrapModular"
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    }
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    value: "Entity"
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    value: "label"
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      lex: "BERT"
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    }
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    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "Chain-of-Thought (CoT)"
    }
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    }
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      lex: "GraphRAG"
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      lex: "HateBERT"
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      lex: "LLMs as data augmentation tools"
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    value: "subject"
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    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/categories#"
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    value: "SynergizedReasoning"
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    }
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    }
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  name {
    value: "comment"
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    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 35
    }
    o_literal {
      lex: "Meta-Tox is a novel method that first utilizes LLMs to construct a meta-toxic knowledge graph through a three-step pipeline (rationale reasoning, triplet extraction, and entity resolution). Subsequently, it queries this graph via retrieval and ranking to supplement accurate, relevant toxicity knowledge. This knowledge is then used to prompt LLMs, boosting their capability in hatred and toxicity detection during inference, thus demonstrating a unified framework where LLMs act as agents both in building and interacting with the KG for reasoning."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 32
    }
    o_literal {
      lex: "Meta-Tox"
    }
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    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/"
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    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/top-categories#"
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    value: "SynergizedLLMKG"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Naive Retrieval Augmented Generation"
    }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 9
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    }
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      prefix_id: 13
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
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      lex: "Rule-based methods"
    }
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    s_iri {
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      prefix_id: 9
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    }
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    }
  }
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    }
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      lex: "STaR"
    }
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    }
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      prefix_id: 13
      name_id: 31
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
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      lex: "TextAttack"
    }
  }
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    s_iri {
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      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 13
      name_id: 31
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "ToxicTrap modular"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 28
    }
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      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 13
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "Transformer-based methods"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 12
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    }
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      prefix_id: 9
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 13
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
    }
    o_literal {
      lex: "Tree-of-Thought (ToT)"
    }
  }
}
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  name {
    value: "wasAttributedTo"
  }
}
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  name {
    value: "agent"
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 4
    }
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      prefix_id: 7
      name_id: 38
    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 7
    }
  }
}
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  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 40
    }
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      prefix_id: 10
      name_id: 12
    }
  }
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  name {
    value: "created"
  }
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  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 1
    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 41
    }
    o_literal {
      lex: "2026-02-26T16:20:26.845Z"
      datatype: 1
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 9
    }
  }
}
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  name {
    value: "creator"
  }
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  quad {
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "hasNanopubType"
  }
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  name {
    value: "PaperAssessmentResult"
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    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 15
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 32
    }
    o_literal {
      lex: "LLM-KG assessment for paper 10.48550/arXiv.2412.15268"
    }
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  name {
    value: "sig"
  }
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  name {
    value: "hasAlgorithm"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 45
    }
    p_iri {
      prefix_id: 8
    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasPublicKey"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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