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    value: "hasAssertion"
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    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "title"
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    }
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    value: "discusses"
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    value: "doG"
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    value: "gnnRAG"
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    }
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    value: "lightPROF"
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    }
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    value: "poG"
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    value: "readi"
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    value: "roG"
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    value: "toG"
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    value: "transferNet"
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    value: "uniKGQA"
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    }
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    value: "Entity"
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    value: "Workflow"
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    value: "label"
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    value: "subject"
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    value: "comment"
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    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 34
    }
    o_literal {
      lex: "Deliberation over Priors (DP) is a framework designed to enhance the trustworthiness of LLM reasoning by leveraging KG structural and constraint priors. It employs a progressive knowledge distillation strategy to integrate structural priors into LLMs during an offline stage, preparing them for more faithful relation path generation. In the online (inference) stage, a reasoning-introspection strategy guides LLMs to verify reasoning paths against extracted constraint priors, improving the reliability of response generation. The primary goal is to improve LLM performance, specifically its reasoning and response generation at inference time, by explicit use of KG knowledge."
    }
  }
}
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    p_iri {
      name_id: 31
    }
    o_literal {
      lex: "Deliberation over Priors (DP)"
    }
  }
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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: "KGEnhancedLLM"
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    }
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      lex: "DoG"
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "EmbedKGQA"
    }
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    }
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      lex: "GNN-RAG"
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      prefix_id: 5
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    }
  }
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    }
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      lex: "Interactive-KBQA"
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    }
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    }
  }
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      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "LightPROF"
    }
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    s_iri {
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    }
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    }
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    }
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      prefix_id: 11
    }
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      lex: "PoG"
    }
  }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 30
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Readi"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 30
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "RoG"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 26
    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "ToG"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "TransferNet"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 30
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "UniKGQA"
    }
  }
}
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  name {
    value: "wasAttributedTo"
  }
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  name {
    value: "agent"
  }
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 12
      name_id: 37
    }
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      prefix_id: 8
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 7
    }
  }
}
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  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 39
    }
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    }
  }
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    value: "created"
  }
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    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
  }
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 4
      name_id: 40
    }
    o_literal {
      lex: "2026-02-26T15:58:24.837Z"
      datatype: 1
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
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    }
  }
}
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  name {
    value: "creator"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 8
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    }
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  name {
    value: "hasNanopubType"
  }
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  name {
    value: "PaperAssessmentResult"
  }
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    }
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      prefix_id: 8
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}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 31
    }
    o_literal {
      lex: "LLM-KG assessment for paper 10.48550/arXiv.2505.15210"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "sig"
  }
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  name {
    value: "hasAlgorithm"
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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